本文以数据仓库与数据挖掘技术为手段，探讨智慧城市交通系统优化。通过对交通数据进行分析，提出优化方案，旨在提升城市交通效率，改善居民出行体验。
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随着城市化进程的加快，城市交通问题日益凸显，本文以数据仓库与数据挖掘技术为基础，对智慧城市交通系统进行优化研究，通过对交通数据的采集、存储、处理和分析，挖掘出有价值的信息，为交通管理部门提供决策支持，以实现城市交通系统的可持续发展。
城市交通系统是城市发展的重要组成部分，直接影响着城市的经济发展、居民生活质量和城市形象，随着城市规模的不断扩大，交通拥堵、交通事故等问题日益严重，给城市居民带来了极大的困扰，为了解决这些问题，我国政府提出建设智慧城市，利用先进的信息技术手段对城市交通系统进行优化，本文旨在通过数据仓库与数据挖掘技术，对智慧城市交通系统进行优化研究，为城市交通管理部门提供决策支持。
数据仓库与数据挖掘技术概述
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种面向主题、集成、非易失、时间序列的数据集合，用于支持管理决策，它具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库中的数据按主题进行组织，便于用户查找和分析。
（2）集成：数据仓库中的数据来自多个源系统，经过清洗、转换和集成，形成统一的数据视图。
（3）非易失：数据仓库中的数据具有持久性，不会被随意删除或修改。
（4）时间序列：数据仓库中的数据具有时间属性，可以反映数据的动态变化。
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2、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有价值信息的过程，它采用各种算法和技术，从数据中发现模式、关联、分类、预测等知识，数据挖掘在智慧城市交通系统中具有重要作用，可以帮助管理部门发现交通问题，优化交通管理策略。
智慧城市交通系统优化研究
1、数据采集与存储
（1）数据采集：通过对交通信号灯、摄像头、感应线圈等设备进行数据采集，获取实时交通数据，如车辆流量、车速、占有率等。
（2）数据存储：将采集到的数据存储到数据仓库中，为后续的数据挖掘和分析提供基础。
2、数据处理与分析
（1）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换和集成，确保数据质量。
（2）数据挖掘：采用关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等算法，挖掘出有价值的信息。
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（3）结果分析：对挖掘出的信息进行深入分析，为交通管理部门提供决策支持。
3、交通系统优化策略
（1）交通信号优化：根据实时交通数据，调整交通信号灯配时，提高道路通行效率。
（2）交通流量预测：利用时间序列预测模型，预测未来一段时间内的交通流量，为交通管理部门提供预警。
（3）交通事故预警：通过分析交通事故数据，发现交通事故发生规律，提前预警交通事故。
本文以数据仓库与数据挖掘技术为基础，对智慧城市交通系统进行优化研究，通过对交通数据的采集、存储、处理和分析，挖掘出有价值的信息，为交通管理部门提供决策支持，研究结果表明，数据仓库与数据挖掘技术在智慧城市交通系统优化中具有重要作用，有助于提高城市交通系统的运行效率，降低交通事故发生率，提升城市居民生活质量。
关键词：数据仓库；数据挖掘；智慧城市；交通系统；优化
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