数据挖掘技术在智能交通管理中的应用.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、互联网、卫星导航、计算机技术和图像处理技术，来优化交通流量、提高道路效率并确保交通安全。智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的构建旨在通过收集、分析和预测交通信息，实现对交通系统的科学管理和控制。 智能交通管理平台系统结构包括多个层次，如数据采集、分析和预测，以及决策支持。系统通过实时数据处理，如交通信号灯控制，以调整交通流，避免拥堵，并在发生突发事件时迅速做出响应。此外，系统还可以通过各种媒介向驾驶员和乘客发送信息，引导交通，缓解交通压力。 数据挖掘技术在此过程中发挥关键作用，因为它能够处理大量复杂且多样的交通数据，这些数据包括来自不同交通子系统的线圈检查、红外检测器、视频监控、GIS系统等。交通数据具有时空相关性、主题相关性、生命特性和动态性，这使得传统的统计分析方法难以应对。数据挖掘技术则能深入挖掘隐藏在海量数据中的模式和关联，提供科学准确的决策依据。 数据挖掘的过程通常包括六个阶段：问题定义、数据收集、数据预处理、构造模型、评估与优化以及结果应用。在问题定义阶段，明确研究目标和需求；数据收集阶段获取相关数据；数据预处理阶段清洗和转化数据以备分析；构造模型阶段选择合适的算法寻找模式；评估与优化阶段检验模式的有效性并可能需要反复调整；最后，在结果应用阶段，将发现的模式应用于实际交通管理中。 城市交通信息集成是智能交通系统的重要部分，它整合了多个交通子系统，打破了信息孤岛，增强了系统间的协同工作。通过数据挖掘技术，可以将这些信息有效地融合，提供更全面的交通态势感知，帮助交通管理者做出更明智的决策。 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：通过分析大量交通数据，为交通规划和管理提供科学依据。 2. 实时监控与预警：对交通流量进行实时监测，及时发现并处理交通异常。 3. 优化交通信号控制：根据交通流情况动态调整信号灯配时，提高道路通行能力。 4. 交通诱导：通过分析交通状况，向驾驶员提供最佳路线建议，减少拥堵。 5. 故障诊断与应急响应：快速识别并处理交通事故或其他突发情况。 随着信息技术的发展，数据挖掘技术在智能交通管理中的应用将更加广泛和深入，有助于构建更加高效、安全、可持续的城市交通系统。