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基于WEKA的交通流数据处理平台搭建及预测实现
| 论文题名： | 基于WEKA的交通流数据处理平台搭建及预测实现 |
| 关键词： | 交通管理;信息集成;数据处理;计算机技术 |
| 摘要： | 随着交通流检测、采集技术的发展，海量的交通信息得以获取，与之相关的交通数据存储和处理技术手段也在蓬勃发展，例如数据库技术和数据挖掘技术，并且取得了大量理论上的研究成果。而针对获取的海量交通数据，如何有效地使用已有的数据存储、处理及分析技术及理论手段对其有效整合和开发，使交通工程人员能够更快捷、更有效的进行交通流数据处理和分析是目前交通工程应用中的研究热点问题之一。本文基于这个需求，建立了从交通流数据存储到数据处理分析的集成处理平台，即通过接口开发方式，基于功能强大的开源数据挖掘工具WEKA，集成SQL Server数据库，开发了从交通数据存储到交通数据预处理、交通数据分析、交通数据挖掘、交通数据特征展示的集成交通数据处理平台，设计了在平台上进行交通流处理和分析的流程;并基于此平台，将K-means聚类与BP神经网络算法相结合实现了交通流预测，从而给出了平台应用的范例，并通过数据处理结果说明了平台使用的合理性、便捷性和有效性。 本文首先对当前热门的三代数据挖掘工具如CART系统、SAS、WEKA进行分析比较，基于WEKA的数据库接口、内置多种机器学习算法等优点，选择了WEKA，并通过开发其与SQL Server2005的接口，实现了数据库与数据挖掘工具的连接，建立了从交通流数据存储到数据处理分析的集成处理平台。其次，设计了基于该平台的交通流数据处理流程，即从数据存储到数据预处理再到交通流预测的实现，其中研究了交通流数据存储的数据库算法，数据预处理中的数据补偿算法、滤波算法，并在交通流预测中提出了K-means聚类与BP神经网络的组合预测算法。最后，通过对某大城市的交通流实测数据进行车流量预测仿真作为范例，证明本平台可以实现对车流量原始数据的预处理及预测，并取得较好的效果，以此证明了通过本平台处理交通流数据的快捷性与简便性。 |
| 作者： | 刘哲 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 李润梅 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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