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原文传递交通流特异性模式挖掘

论文题名：	交通流特异性模式挖掘
关键词：	交通流;异常事故;数据挖掘;特征选择
摘要：	随着信息化技术的发展以及GPS，RFID等信号设备性能的提升，很多社会上的数据能够被记录采集下来，这些信息包含着很多有用的信息，包括人们的出行，社会人流情况，道路车流情况，利用这些信息，我们可以更好的挖掘出有利信息和信号来改善我们的生活。　　在实际的交通道路上，往往会发生一些异常的事件，例如撞车事故，抛锚事故等，这些事故的发生会严重影响真个交通系统的稳定性，如何及时发现和处理好这些事故是智能交通系统面临的一个严峻的考验，本文提出了一个用于检测相关交通异常事故的算法框架，该算法框架在实际数据中取得了良好的实验效果。　　交通拥堵也是当今社会面临的一个十分严重的问题，由于城市规模的扩大，车流量的增多，必然会出现一些交通拥堵，如何提前预测这些交通拥堵并且提前告知出行的人是学术界一直密切关注的问题，本文提出了一个基于特征选择的交通拥堵预测框架，并且在实际数据中取得了良好的实验效果。
作者：	胡小兵
专业：	计算软件与理论
导师：	杨夙
授予学位：	硕士
授予学位单位：	复旦大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文