本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的交通狀態(tài)判別算法研究與應用　出處：《青島科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著社會的發(fā)展,汽車保有量逐漸增加,交通需求量快速增長,現(xiàn)有的道路基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的交通需求。在城市道路中,市民上下班高峰期的車流量遠大于城市道路通行能力,路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的不合理設(shè)計以及雨雪天氣等都能造成交通擁堵。交通擁堵不僅增加車輛延誤和市民出行時間,導致交通事故頻發(fā),還嚴重影響社會的可持續(xù)發(fā)展。采取必要的措施來治理交通擁堵是急需解決的問題,而準確的交通狀態(tài)判別是緩解交通擁堵的重要前提。論文在研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)經(jīng)典算法和流程以后,針對城市道路交通流數(shù)據(jù)的特點以及交通狀態(tài)判別的要求,首先對交通流數(shù)據(jù)進行預處理,刪除無關(guān)屬性,利用交通流理論剔除錯誤數(shù)據(jù),并且根據(jù)實際需求改變了數(shù)據(jù)的時間粒度。對預處理之后的數(shù)據(jù)進行分析,針對交通狀態(tài)的不確定性,利用冪函數(shù)隸屬度集對分析算法進行交通狀態(tài)判別,其中三個參數(shù)權(quán)重的設(shè)定根據(jù)三個系數(shù)與交通狀態(tài)的相關(guān)系數(shù)大小來確定。隨機森林算法受數(shù)據(jù)不均衡問題的影響較小,所以初步利用隨機森林算法對交通狀態(tài)進行判別。針對交通流數(shù)據(jù)的不均衡問題,采用欠采樣以及過采樣方法進行處理,并對處理后的數(shù)據(jù)分別利用集對分析與隨機森林算法進行狀態(tài)判別。在進行過采樣時,用SMOTE進行了不同倍率下的過采樣,以研究不同采樣倍率對交通狀態(tài)判別準確率的影響。最終結(jié)果表明,基于SMOTE過采樣的隨機森林算法可以有效解決數(shù)據(jù)不均衡問題。針對原始不均衡數(shù)據(jù)、欠采樣數(shù)據(jù)以及過采樣數(shù)據(jù),對集對分析與隨機森林算法的優(yōu)缺點進行了對比。欠采樣方法丟失了原始數(shù)據(jù)集的隱含信息,對于本文來說并不可用。集對分析算法在運行效率上略優(yōu)于隨機森林算法,但是對于過采樣之后的數(shù)據(jù),隨機森林算法可以顯著提高少數(shù)類樣本的判別準確率,明顯優(yōu)于集對分析算法。最后對本文的工作進行了總結(jié),并對下一步的研究工作進行了展望。
[Abstract]:With the development of the society , the quantity of cars increased gradually , the traffic demand increased rapidly , and the existing road infrastructure had not satisfied the current traffic demand .

【學位授予單位】：青島科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U491;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1356567