本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据在智慧城市建设中的应用越来越广泛，本文以交通管理为例，探讨数据挖掘技术在智慧城市中的应用，分析数据挖掘技术在解决交通拥堵、优化交通资源配置等方面的优势，并提出相应的应用策略，为智慧城市的发展提供参考。
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近年来，我国城市化进程不断加快，城市交通问题日益突出，交通拥堵、交通事故频发、交通资源浪费等问题严重影响了市民的生活质量，随着大数据、云计算等技术的兴起，数据挖掘技术在智慧城市建设中的应用越来越受到重视，本文以交通管理为例，分析数据挖掘技术在智慧城市中的应用，旨在为我国智慧城市建设提供有益借鉴。
数据挖掘技术在交通管理中的应用
1、交通拥堵预测
通过分析历史交通流量数据、天气、节假日等因素，运用数据挖掘技术对未来的交通流量进行预测，为交通管理部门提供决策依据，通过时间序列分析、聚类分析等方法，预测交通高峰时段、拥堵路段，提前采取疏导措施，缓解交通压力。
2、交通事故分析
通过对交通事故数据进行分析，挖掘事故发生的原因、规律，为交通安全管理提供依据，运用关联规则挖掘、决策树等方法，分析事故发生的前因后果，为交通安全宣传教育、道路安全设施建设等提供参考。
3、交通资源优化配置
通过对交通流量、道路状况、公共交通运行等数据进行挖掘，为交通资源优化配置提供支持，运用空间分析、聚类分析等方法，识别拥堵路段，优化公共交通线路，提高交通运行效率。
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4、交通违法行为识别
通过对交通监控视频、电子警察抓拍等数据进行挖掘，识别交通违法行为，提高执法效率，运用图像识别、视频分析等方法，识别闯红灯、逆行、超速等违法行为，为执法部门提供线索。
数据挖掘技术在交通管理中的应用策略
1、数据采集与整合
建立完善的交通数据采集体系，整合各类交通数据，为数据挖掘提供丰富的基础数据。
2、技术创新与应用
加强数据挖掘技术在交通管理领域的创新研究，推动数据挖掘技术在智慧城市建设中的应用。
3、人才培养与引进
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加强数据挖掘领域的人才培养，引进高端人才，提高数据挖掘技术在交通管理中的应用水平。
4、政策支持与推广
政府出台相关政策，鼓励数据挖掘技术在交通管理中的应用，推动智慧城市建设。
数据挖掘技术在智慧城市交通管理中的应用具有重要意义，通过分析历史数据、实时数据，挖掘交通拥堵、交通事故、交通资源等方面的信息，为交通管理部门提供决策依据，提高交通运行效率，保障交通安全，随着大数据、人工智能等技术的不断发展，数据挖掘技术在智慧城市交通管理中的应用前景广阔。
标签： #数据挖掘与应用论文参考
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