本文目录导读：
随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快，交通拥堵、交通事故等问题日益突出，为了解决这些问题，我国政府高度重视智能交通系统的建设，数据挖掘与数据仓库技术在智能交通系统中的应用，可以为交通管理部门提供有力的数据支持，提高交通管理效率，本文针对数据挖掘与数据仓库在智能交通系统中的应用进行探讨，以期为我国智能交通系统的发展提供参考。
数据挖掘与数据仓库在智能交通系统中的应用
1、数据挖掘在智能交通系统中的应用
（1）交通流量预测：通过数据挖掘技术对历史交通数据进行挖掘，分析交通流量规律，为交通管理部门提供实时交通流量预测，为交通疏导提供依据。
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（2）交通事故预测：通过对交通事故数据的挖掘，分析事故发生的原因和规律，为交通管理部门提供交通事故预测，提前采取措施预防事故发生。
（3）道路拥堵分析：通过数据挖掘技术分析道路拥堵的原因，为交通管理部门提供优化交通组织方案的建议。
2、数据仓库在智能交通系统中的应用
（1）数据集成：将来自不同来源的交通数据集成到一个数据仓库中，为数据挖掘提供统一的数据平台。
（2）数据存储：将大量的交通数据存储在数据仓库中，便于交通管理部门进行查询和分析。
（3）数据共享：通过数据仓库实现交通数据的共享，为相关部门提供数据支持。
智能交通系统构建与应用案例分析
以某城市智能交通系统为例，分析数据挖掘与数据仓库在智能交通系统中的应用。
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1、数据采集与处理
（1）数据采集：通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，采集实时交通数据，包括车辆流量、车速、拥堵情况等。
（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、去重、标准化等处理，确保数据质量。
2、数据挖掘与数据仓库构建
（1）数据挖掘：利用数据挖掘技术对交通数据进行挖掘，分析交通流量、交通事故、道路拥堵等规律。
（2）数据仓库构建：将挖掘后的数据存储到数据仓库中，为交通管理部门提供数据支持。
3、智能交通系统应用
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（1）实时交通信息发布：通过数据挖掘技术，实时发布交通流量、道路拥堵等信息，为驾驶员提供出行参考。
（2）交通事故预警：通过数据挖掘技术，预测交通事故发生，提前采取措施预防事故。
（3）交通组织优化：通过数据挖掘技术，分析交通拥堵原因，为交通管理部门提供优化交通组织方案的建议。
本文针对数据挖掘与数据仓库在智能交通系统中的应用进行了探讨，并以某城市智能交通系统为例进行了案例分析，结果表明，数据挖掘与数据仓库技术在智能交通系统中具有重要作用，可以为交通管理部门提供有力支持，随着数据挖掘与数据仓库技术的不断发展，智能交通系统将更加完善，为我国交通事业的发展贡献力量。
标签： #数据挖掘与数据仓库课程设计论文
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