本论文研究基于深度学习的数据挖掘技术在智能交通系统中的应用。通过深度学习模型对交通数据进行挖掘，实现对交通流量、交通事故等信息的预测和分析，提高交通系统的智能化水平，促进交通安全与效率。
本文目录导读：
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随着城市化进程的加快，智能交通系统已成为缓解交通拥堵、提高道路通行效率的重要手段，数据挖掘技术在智能交通系统中的应用，能够对海量交通数据进行深度挖掘，为交通管理提供有力支持，本文首先分析了数据挖掘技术在智能交通系统中的应用背景，然后介绍了深度学习在数据挖掘中的应用，最后针对实际应用场景，提出了基于深度学习的数据挖掘技术在智能交通系统中的应用方案。
智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，ITS）是利用先进的信息技术、数据挖掘技术、智能控制技术等，实现道路、车辆、行人之间的高效、安全、便捷的通行，随着大数据时代的到来，交通数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，为交通管理提供决策支持，成为智能交通系统研究的热点问题，数据挖掘技术在智能交通系统中的应用，能够有效提高交通管理水平和道路通行效率。
数据挖掘技术在智能交通系统中的应用背景
1、交通拥堵问题日益严重：随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，已成为制约城市发展的瓶颈，数据挖掘技术可以帮助分析交通拥堵原因，为缓解交通拥堵提供决策支持。
2、道路交通安全事故频发：交通安全事故频发，给人民群众的生命财产安全带来严重威胁，数据挖掘技术可以分析事故原因，为预防交通事故提供依据。
3、智能交通系统建设需求：智能交通系统建设需要大量的数据支持，数据挖掘技术可以帮助从海量数据中提取有价值的信息，为系统建设提供数据支撑。
深度学习在数据挖掘中的应用
深度学习是近年来人工智能领域的研究热点，其在数据挖掘中的应用具有显著优势，以下是深度学习在数据挖掘中的几个应用场景：
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1、异构数据融合：在智能交通系统中，涉及多种类型的数据，如交通流量数据、车辆行驶数据、交通事故数据等，深度学习可以实现对异构数据的融合，提高数据挖掘的准确性。
2、车辆识别与跟踪：深度学习技术在车辆识别与跟踪方面具有较高精度，可以实现对车辆行驶轨迹的实时监测，为交通管理提供数据支持。
3、交通流量预测：深度学习可以分析历史交通数据，预测未来交通流量，为交通管理提供预警信息。
四、基于深度学习的数据挖掘技术在智能交通系统中的应用方案
1、数据采集与预处理：从智能交通系统中采集各类交通数据，包括交通流量、车辆行驶数据、交通事故数据等，对采集到的数据进行预处理，如数据清洗、数据归一化等。
2、深度学习模型构建：根据实际应用场景，选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对模型进行训练，使其能够从海量数据中挖掘有价值的信息。
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3、模型优化与评估：对训练好的模型进行优化，提高其准确性和鲁棒性，通过交叉验证等方法对模型进行评估，确保其性能达到预期效果。
4、应用场景实现：将优化后的模型应用于实际场景，如交通流量预测、车辆识别与跟踪、交通安全预警等，通过实际应用验证模型的有效性，为智能交通系统提供决策支持。
本文针对智能交通系统中的数据挖掘问题，分析了数据挖掘技术在智能交通系统中的应用背景，介绍了深度学习在数据挖掘中的应用，并提出了基于深度学习的数据挖掘技术在智能交通系统中的应用方案，通过实际应用验证，该方案能够有效提高智能交通系统的管理水平，为缓解交通拥堵、提高道路通行效率提供有力支持。
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