本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的城市交通流短時(shí)預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的預(yù)測(cè)結(jié)果,是智能交通能否服務(wù)于交通管理和公眾出行的關(guān)鍵。智能交通的快速發(fā)展產(chǎn)生了大量的、多源的、異構(gòu)的交通數(shù)據(jù),然而現(xiàn)有的城市交通流短時(shí)預(yù)測(cè)方法主要是基于時(shí)間序列的分析思路。針對(duì)復(fù)雜多變的城市道路交通狀況,有必要探討如何從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出交通流數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律,從而有效的服務(wù)于交通流短時(shí)預(yù)測(cè)。本文在研究交通流短時(shí)預(yù)測(cè)的研究背景、意義以及國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,分別從數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、空間數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題和時(shí)間序列挖掘三方面展開(kāi)論文的研究?jī)?nèi)容。根據(jù)交通流檢測(cè)器設(shè)備故障和道路網(wǎng)復(fù)雜的不確定性等因素的影響,提出了數(shù)據(jù)預(yù)處理的必要性。通過(guò)孤立點(diǎn)檢測(cè)算法識(shí)別偽錯(cuò)誤數(shù)據(jù),綜合交通流機(jī)理和閾值方法判別出錯(cuò)誤數(shù)據(jù),并采用歷史估計(jì)方法進(jìn)行修復(fù);丟失數(shù)據(jù)的識(shí)別和補(bǔ)齊均采用EM算法,最后通過(guò)自適應(yīng)指數(shù)平滑濾波獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。根據(jù)交通流數(shù)據(jù)的時(shí)空特性,分別從空間數(shù)據(jù)挖掘和時(shí)間序列挖掘兩個(gè)角度尋找數(shù)據(jù)狀態(tài)變化的內(nèi)在規(guī)律,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的短時(shí)預(yù)測(cè)�？臻g數(shù)據(jù)挖掘采用基于系統(tǒng)聚類(lèi)的空間挖掘方法,對(duì)城市區(qū)域路網(wǎng)進(jìn)行劃分,采用支持向量機(jī)模型實(shí)現(xiàn)交通流短時(shí)預(yù)測(cè),選擇適合的核函數(shù)和參數(shù)尋優(yōu)方法實(shí)現(xiàn)交通流短時(shí)預(yù)測(cè)的最佳效果。時(shí)間序列挖掘側(cè)重研究時(shí)間序列分割,通過(guò)分割提取時(shí)間序列特征,提出了基于SAGA-FCM的時(shí)間序列分割方法,將分割后的時(shí)間段分別采用支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)最佳聚類(lèi)分割次數(shù)進(jìn)行了探討,得到了理想的預(yù)測(cè)效果。
【關(guān)鍵詞】：交通流短時(shí)預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 空間數(shù)據(jù)挖掘 時(shí)間序列挖掘 支持向量機(jī) 聚類(lèi)分析
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U491.14;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRCT6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在交通流短時(shí)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用14-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線15-17
• 第二章 城市交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理17-27
• 2.1 交通流數(shù)據(jù)采集17-18
• 2.2 交通流故障數(shù)據(jù)的識(shí)別和修復(fù)18-23
• 2.2.1 交通流故障數(shù)據(jù)識(shí)別19-20
• 2.2.2 交通流故障數(shù)據(jù)的修復(fù)20-22
• 2.2.3 基于自適應(yīng)指數(shù)平滑的數(shù)據(jù)濾波處理22-23
• 2.3 交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例23-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于空間數(shù)據(jù)挖掘的城市交通流短時(shí)預(yù)測(cè)27-44
• 3.1 基于系統(tǒng)聚類(lèi)的空間序列挖掘27-33
• 3.1.1 系統(tǒng)聚類(lèi)27-29
• 3.1.2 區(qū)域路網(wǎng)劃分實(shí)例29-33
• 3.2 基于支持向量機(jī)的交通流短時(shí)預(yù)測(cè)33-40
• 3.2.1 支持向量機(jī)模型33-35
• 3.2.2 基于支持向量回歸機(jī)的交通流短時(shí)預(yù)測(cè)35-37
• 3.2.3 參數(shù)選取37-40
• 3.3 實(shí)例分析40-43
• 3.3.1 預(yù)測(cè)斷面數(shù)據(jù)選取及模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)40-41
• 3.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于時(shí)間序列挖掘的城市交通流短時(shí)預(yù)測(cè)44-54
• 4.1 基于SAGA的模糊C均值聚類(lèi)算法44-48
• 4.2 基于時(shí)間序列分割的交通流短時(shí)預(yù)測(cè)48-49
• 4.3 實(shí)例分析49-53
• 4.3.1 數(shù)據(jù)選取數(shù)據(jù)選取及評(píng)價(jià)指標(biāo)49-50
• 4.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第五章 總結(jié)和展望54-56
• 5.1 課題總結(jié)54-55
• 5.2 研究工作展望55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61

【相似文獻(xiàn)】

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