数据挖掘技术在智能交通管理中的应用 (2).pdf

数据挖掘技术在智能交通管理中的应用是现代交通领域的一个重要方向，它利用先进的技术手段，如数据挖掘，来提升交通管理的效率和决策质量。智能交通管理系统（Intelligent Transportation System, ITS）是这一领域的核心，它整合了卫星定位、计算机技术、图像处理和数据挖掘等多种高科技，以改善人、车、路之间的交互。 智能交通管理平台系统通常包含一个复杂的体系结构，如图1所示，涉及信息采集、分析和预测。系统通过实时数据的分析处理，能够对交通信号灯的控制、交通流的诱导等进行优化，确保交通系统的最佳运行状态。例如，当检测到交通阻塞时，系统能够及时向驾驶人员发送信息，缓解拥堵。 在智能交通系统中，数据挖掘技术发挥着关键作用。面对来自各种交通管理系统如自适应控制系统、交通流数据采集系统等产生的大量、多源、多类型数据，数据挖掘能够处理非数值型和非结构化数据，揭示隐藏的模式和趋势。这些数据具有时空相关性、主题相关性、生命特性和动态性，需要智能分析手段来挖掘其价值。 数据挖掘的过程通常包括六个阶段：定义问题，明确研究目标和需求；数据收集，选取相关数据集；接着，数据预处理，如数据清洗、标准化和异常值处理；然后，构建模型，选择合适的挖掘算法；之后，评估和优化发现的模式；将挖掘结果应用于实际问题中。 20世纪90年代以来，随着信息技术的发展，数据挖掘技术应运而生，为解决海量数据中知识的提取问题提供了有效工具。通过数据挖掘，可以发现交通流量、车辆行为、事故预警等方面的规律，为交通规划、交通控制和安全管理提供科学依据，进而提升整个交通系统的智能化水平和响应速度。 总结来说，数据挖掘技术在智能交通管理中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 提供决策支持：通过挖掘数据，为交通管理者提供实时的决策信息，优化信号灯控制策略，减少交通拥堵。 2. 实时监控：监控交通流状态，预警潜在的交通问题，提前采取措施避免事故发生。 3. 信息融合：整合不同交通子系统的数据，打破信息孤岛，提升整体系统的协同能力。 4. 交通预测：分析历史数据，预测未来交通流量，辅助交通规划和资源分配。 通过数据挖掘技术的深入应用，智能交通系统能够实现更高效、更安全、更人性化的交通管理，为城市的可持续发展和居民出行带来显著的改善。