本论文针对智能交通系统优化问题，探讨了大数据分析与数据挖掘技术的应用。通过对大量交通数据进行深入挖掘，提出了一套基于大数据分析与数据挖掘的智能交通系统优化策略，旨在提升交通效率，降低交通拥堵。
本文目录导读：
随着我国城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，严重影响城市居民的出行效率和生活质量，本文以大数据分析与数据挖掘技术为手段，对智能交通系统进行优化研究，旨在提高交通效率、缓解交通拥堵，为我国智能交通系统的发展提供有益借鉴。
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智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，ITS）是利用先进的信息技术、通信技术、自动控制技术等，对交通运输系统进行集成与优化，以实现交通管理、交通运营、交通安全等方面的智能化，近年来，随着大数据时代的到来，大数据分析与数据挖掘技术在智能交通系统中的应用越来越广泛，本文以大数据分析与数据挖掘技术为手段，对智能交通系统进行优化研究，以提高交通效率、缓解交通拥堵。
二、大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中的应用
1、交通流量预测
利用大数据分析与数据挖掘技术，对历史交通流量数据进行挖掘，分析交通流量变化规律，建立交通流量预测模型，通过实时监测交通流量，为交通管理部门提供决策依据，优化交通信号灯控制策略，提高道路通行能力。
2、交通事故预警
通过对交通事故数据的挖掘与分析，找出交通事故发生的原因和规律，建立交通事故预警模型，当系统监测到交通事故发生的风险时，及时向驾驶员发出预警，避免事故发生。
3、车辆轨迹分析
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利用大数据分析与数据挖掘技术，对车辆轨迹数据进行挖掘，分析驾驶员的驾驶行为，找出安全隐患，通过对驾驶行为的优化，提高道路通行安全。
4、交通信号灯优化
利用大数据分析与数据挖掘技术，对交通信号灯数据进行挖掘，分析交通信号灯配时策略，优化信号灯控制，通过优化信号灯配时，提高道路通行效率，缓解交通拥堵。
智能交通系统优化策略
1、实时数据采集与处理
建立智能交通系统实时数据采集平台，对交通流量、车辆轨迹、交通事故等数据进行实时采集与处理，通过实时数据分析，为交通管理部门提供决策依据。
2、智能交通信号控制
基于大数据分析与数据挖掘技术，实现交通信号灯的智能控制，通过实时监测交通流量，自动调整信号灯配时，提高道路通行效率。
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3、交通诱导与信息发布
利用大数据分析与数据挖掘技术，对交通诱导信息进行挖掘，为驾驶员提供准确的出行路线，通过信息发布平台，向公众发布实时交通信息，引导车辆合理出行。
4、交通安全管理
利用大数据分析与数据挖掘技术，对交通事故数据进行挖掘，分析事故原因，提出预防措施，加强对驾驶员的交通安全教育，提高驾驶员的交通安全意识。
本文以大数据分析与数据挖掘技术为手段，对智能交通系统进行优化研究，通过实时数据采集与处理、智能交通信号控制、交通诱导与信息发布、交通安全管理等方面的优化，提高交通效率、缓解交通拥堵，本研究为我国智能交通系统的发展提供了有益借鉴，具有一定的理论意义和应用价值。
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