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基于数据挖掘的智能交通系统的研究
| 论文题名： | 基于数据挖掘的智能交通系统的研究 |
| 关键词： | 智能交通系统;数据挖掘;交通流;交通信号灯 |
| 摘要： | 当今，我国城市建设和交通建设处于一个关键的阶段。一方面，随着城镇化以及机动化的持续加速发展，交通拥堵已经成为了一大难题，并且在环境方面，PM2.5指数一直飙升，污染严重；另一方面，我国城市处在老城改造、新城建设的城市变革时期，是实现生态城市，绿色交通的最佳时期，遵循绿色交通的目标，从需求和供给两方面入手，学习先进的交通理念，从而有望实现我国绿色城市、绿色交通的跨越式发展。 交通在巨大压力下造成拥堵，从而加大了人们出行的时间成本，不仅如此，在交通拥堵的状态下，机动车的燃油燃烧不完全并且时间也加长，环境污染的状况每况愈下。我国大多数城市的平均行车速度已经下降到25km/h以下，有些路段甚至只有7-8km/h，这样的速度出行，机动车已无法成为人们便捷的出行工具，而变成了环境污染的始作俑者。拥堵的交通状态，往往还会造成经济的巨大损失，为了缓解经济发展带来的交通运输方面的压力，尽量利用现有的资源，使其发挥最大的作用，各国都加大了对智能交通系统的研究和建设的力度。 本文首先对国内外智能交通系统的发展现状进行了研究，并对智能交通系统中的大数据特点进行了调查，分析了当前数据挖掘技术在智能交通系统中应用存在的问题。通过调查分析以及数据收集，重点对交通流量预测、交通拥堵时间挖掘和交通流分布模式挖掘等几个方面做了研究。首先，对于交通流量的预测，本文提出了一种基于组合模型的交通流量预测算法；其次，基于道路交通流数据，初步提出了道路交通流模式库的建立，并以此为基础，提出了一种高效的挖掘算法；最后，结合以上算法，提出了一种交通信号灯智能调整算法研究。 |
| 作者： | 敖小昆 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 宋荣方 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京邮电大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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