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随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，已成为制约城市发展的重要因素，本文以大数据技术为支撑，通过数据挖掘方法对城市交通拥堵进行预测，并提出相应的优化策略，通过对历史交通数据的分析，构建交通拥堵预测模型，并结合实际交通状况进行验证，为城市交通管理提供科学依据。
城市交通拥堵不仅影响市民出行效率，还加剧了环境污染和能源消耗，研究城市交通拥堵预测与优化策略具有重要意义，本文旨在通过数据挖掘技术，对城市交通拥堵进行预测，并提出相应的优化措施。
数据挖掘方法与模型构建
1、数据采集与预处理
本文选取某城市2015年至2020年的交通数据，包括道路流量、车辆速度、天气状况、道路状况等，对原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，为后续分析提供高质量的数据。
2、特征工程
根据交通拥堵的影响因素，提取以下特征：
（1）交通流量：道路上车流量、车辆类型、道路长度等；
（2）交通速度：车辆平均速度、最高速度、最低速度等；
（3）天气状况：气温、降雨量、风力等；
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（4）道路状况：道路等级、道路状况、道路施工等。
3、模型构建
采用支持向量机（SVM）模型进行交通拥堵预测，SVM模型是一种有效的二分类模型，具有较好的泛化能力，通过训练数据集对SVM模型进行训练，得到预测模型。
模型验证与结果分析
1、验证方法
采用交叉验证方法对模型进行验证，将数据集分为训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。
2、结果分析
通过对测试集的预测结果与实际交通状况进行比较，评估模型的预测精度，结果表明，SVM模型在交通拥堵预测方面具有较高的预测精度。
优化策略
1、交通需求管理
（1）优化公共交通系统：提高公共交通服务水平，吸引更多市民选择公共交通出行；
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（2）实施错峰出行：根据交通流量高峰时段，调整工作时间，减少交通高峰期；
（3）限制私家车出行：在拥堵时段，对私家车实施限行措施。
2、交通供给管理
（1）优化道路规划：根据交通流量分布，调整道路规划，提高道路通行能力；
（2）增加道路数量：在拥堵区域增加道路数量，缓解交通压力；
（3）实施交通信号优化：根据交通流量，优化交通信号灯配时，提高道路通行效率。
本文通过数据挖掘技术，对城市交通拥堵进行预测，并提出相应的优化策略，研究结果表明，SVM模型在交通拥堵预测方面具有较高的预测精度，通过实施交通需求管理和交通供给管理，可以有效缓解城市交通拥堵问题，为城市可持续发展提供有力保障。
标签： #数据挖掘毕业论文范文
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