本论文探讨了大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中的应用研究。详细介绍了大数据分析与挖掘论文的撰写方法，旨在为相关领域的研究者提供参考。研究内容包括数据分析方法、数据挖掘技术以及实际应用案例，以期为我国智能交通系统的发展提供有力支持。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，智能交通系统成为我国交通运输领域的重要研究方向，本文针对大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中的应用进行探讨，分析了大数据在智能交通系统中的价值，并从数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘等方面阐述了大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中的应用策略。
近年来，我国交通运输行业取得了长足发展，但同时也面临着诸多挑战，如交通拥堵、交通事故频发、交通资源分配不均等问题，为解决这些问题，智能交通系统应运而生，大数据分析与数据挖掘作为智能交通系统的重要组成部分，能够为交通管理、交通规划、交通安全等方面提供有力支持，本文旨在探讨大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中的应用，为我国智能交通系统的发展提供有益借鉴。
大数据在智能交通系统中的价值
1、优化交通流量管理
通过对大数据进行分析，可以实时掌握交通流量状况，为交通管理部门提供决策依据，通过分析历史数据，预测交通高峰时段，提前采取疏导措施，降低交通拥堵。
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2、提高交通安全水平
大数据分析可以帮助交通管理部门识别交通事故的高发区域和时段，有针对性地加强交通安全管理，通过对事故数据的挖掘，可以找出事故原因，为预防交通事故提供参考。
3、优化交通资源分配
通过对大数据进行分析，可以了解各类交通设施的运行状况，为交通规划提供数据支持，分析道路、桥梁、隧道等设施的运行数据，合理分配交通资源，提高道路通行能力。
4、改善交通信息服务
大数据分析可以为出行者提供实时、准确的交通信息，如路况、车流量、出行建议等，提高出行效率。
三、大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中的应用策略
1、数据采集
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（1）实时数据采集：通过安装在道路、桥梁、隧道等交通设施上的传感器，实时采集交通流量、速度、车距等数据。
（2）历史数据采集：收集历史交通事故、交通违章、交通流量等数据，为数据分析提供基础。
2、数据存储
采用分布式数据库技术，将采集到的数据存储在云端，实现数据的快速检索和共享。
3、数据处理
（1）数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除噪声和异常值。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据挖掘：运用数据挖掘技术，对整合后的数据进行挖掘，提取有价值的信息。
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4、数据挖掘
（1）关联规则挖掘：通过关联规则挖掘，找出交通流量、事故发生等数据之间的关联性。
（2）聚类分析：将交通数据按照相似性进行聚类，为交通管理部门提供决策依据。
（3）预测分析：运用预测分析技术，对交通流量、事故发生等进行预测，为交通管理提供前瞻性建议。
大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中具有重要作用，通过对大数据的分析与挖掘，可以为交通管理、交通规划、交通安全等方面提供有力支持，随着大数据技术的不断发展，大数据分析与数据挖掘在智能交通系统中的应用将更加广泛，为我国交通运输行业的发展提供有力保障。
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