本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在城市道路交通上的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著現(xiàn)代化的推進(jìn),城市規(guī)模的擴(kuò)大,現(xiàn)代化城市的管理面臨著越來越多的困難,而城市交通又是一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)和城市文化的重要組成部分,從最早的提法,智能交通解決交通問題,到智能交通緩解交通問題,再到現(xiàn)在智慧城市中的智慧交通解決方案,城市道路交通的研究已經(jīng)成為目前城市解決方案的一個(gè)重點(diǎn),也是當(dāng)前研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)。其中,大規(guī)模的城市交通信息整合、分析、管理和挖掘是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是解決城市道路交通的重要數(shù)據(jù)技術(shù),它能夠輕松應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)并基于數(shù)據(jù)尋找交通數(shù)據(jù)中的規(guī)律,為智慧交通解決方案提供技術(shù)支持,有利于科學(xué)高效管理城市交通、緩解交通擁擠、違法違規(guī)交通行為、優(yōu)化交通路網(wǎng)運(yùn)行,促進(jìn)城市交通的健康發(fā)展為城市管理提供有效解決方案。本文旨在探索數(shù)據(jù)挖掘在道路交通上實(shí)際應(yīng)用,首先分析了城市道路交通的研究現(xiàn)狀和存在的問題,揭示了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在城市道路交通領(lǐng)域的地位。其次,進(jìn)一步介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)城市道路交通應(yīng)用的主要方向以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法,先后探究分析了道路交通流量預(yù)測(cè)、道路交通擁堵因素挖掘、道路交通流分布模式挖掘、城市道路綜合智能交通系統(tǒng)等四個(gè)主要方向。然后,針對(duì)城市道路交通研究中的套牌車輛挖掘問題,收集相關(guān)數(shù)據(jù),采用相對(duì)先進(jìn)和高效的數(shù)據(jù)處理工具Hadoop及其數(shù)據(jù)倉庫工具Hive,并對(duì)各個(gè)工具做個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。針對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量做了深入的分析,在分析的基礎(chǔ)上采用了可視化展示手段使分析出的問題更加直觀和易懂,并根據(jù)研究業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)了一套相對(duì)完善的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則。最后,深入實(shí)例,先后探究了三種挖掘套牌嫌疑車輛的算法,分別是基于卡口概率流向的套牌車輛挖掘算法、基于加權(quán)平均旅行時(shí)間的套牌車輛挖掘算法和綜合并改進(jìn)前兩個(gè)算法所提出的一種基于地理空間和時(shí)間的綜合性挖掘套牌車輛算法,在理論上分析了該算法的可行性,事實(shí)證明,在克服和完善前兩種算法后,綜合性挖掘算法的確具備更好的挖掘效果和挖掘精度,完成了綜合性挖掘算法在理論和實(shí)例上的科學(xué)性和有效性的證明。
【關(guān)鍵詞】：城市道路交通 數(shù)據(jù)挖掘 套牌車輛 算法
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP311.13
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 研究的問題和背景8-10
• 1.2 研究的目的和意義10-13
• 1.2.1 研究的目的11-12
• 1.2.2 研究意義12-13
• 1.3 文獻(xiàn)綜述13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 2 數(shù)據(jù)挖掘在道路交通領(lǐng)域的發(fā)展15-23
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述15-17
• 2.1.1 海量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展15-17
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘在道路交通領(lǐng)域的主要研究方向和相關(guān)算法17-22
• 2.2.1 道路交通流量預(yù)測(cè)17-18
• 2.2.2 道路交通擁堵因素挖掘18-20
• 2.2.3 基于挖掘技術(shù)的道路交通流分布模式20-21
• 2.2.4 智能城市道路交通系統(tǒng)21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 3 卡口交通數(shù)據(jù)質(zhì)量分析23-39
• 3.1 數(shù)據(jù)及應(yīng)用工具23-25
• 3.1.1 數(shù)據(jù)類型和格式23-24
• 3.1.2 處理工具24-25
• 3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析25-35
• 3.2.1 號(hào)牌號(hào)碼重復(fù)分析25-27
• 3.2.2 卡口過車記錄車牌與車駕管車牌字符分布占比分析27-31
• 3.2.3 疑似錯(cuò)牌/假牌與車駕管車牌相似性比較31-35
• 3.3 數(shù)據(jù)清洗35-38
• 3.3.1 數(shù)據(jù)可能存在的問題35-36
• 3.3.2 數(shù)據(jù)初步研究36
• 3.3.3 數(shù)據(jù)初步清洗規(guī)則36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 4 套牌嫌疑車輛挖掘39-48
• 4.1 基于卡口流向概率的套牌嫌疑車量挖掘39-43
• 4.2 基于加權(quán)平均旅行時(shí)間的套牌車輛挖掘43-46
• 4.3 綜合性挖掘套牌車嫌疑車輛46-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 5 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 主要研究成果及創(chuàng)新48
• 5.2 不足和展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-52

【相似文獻(xiàn)】

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