本文目录导读：
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，已成为制约城市发展的重要因素，本文以我国某城市为例，运用数据挖掘技术对城市交通拥堵问题进行深入分析，探讨城市交通拥堵治理策略，以期为我国城市交通拥堵治理提供参考。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
城市交通拥堵是城市化进程中普遍存在的问题，严重影响城市居民的生活质量，近年来，我国政府高度重视城市交通拥堵治理工作，但效果并不理想，本文旨在运用数据挖掘技术，对城市交通拥堵问题进行深入分析，为城市交通拥堵治理提供有益借鉴。
数据挖掘技术概述
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，在交通领域，数据挖掘技术可以用于分析交通流量、交通拥堵程度、交通事故等，为城市交通管理提供决策支持，本文采用的数据挖掘技术主要包括以下几种：
1、关联规则挖掘：通过分析交通数据中不同属性之间的关联关系，找出影响交通拥堵的关键因素。
2、分类挖掘：根据历史交通数据，对未来的交通状况进行预测，为交通管理提供预警。
3、聚类分析：将具有相似交通特性的区域进行聚类，为交通规划提供依据。
城市交通拥堵分析
1、数据来源
本文以我国某城市为例，收集了该城市2019年1月至2020年12月的交通数据，包括道路名称、路段长度、道路等级、交通流量、交通拥堵程度等。
2、数据预处理
对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、关联规则挖掘
通过对交通数据进行分析，找出影响交通拥堵的关键因素，发现高峰时段、主要道路、道路等级等与交通拥堵程度之间存在显著关联。
4、分类挖掘
利用历史交通数据，建立交通拥堵预测模型，对未来的交通状况进行预测。
5、聚类分析
将具有相似交通特性的区域进行聚类，为交通规划提供依据，将交通拥堵严重的区域进行聚类，以便有针对性地进行交通管理。
城市交通拥堵治理策略
1、优化交通基础设施
针对交通拥堵严重的区域，加强交通基础设施建设，提高道路通行能力。
2、优化交通组织
图片来源于网络，如有侵权联系删除
通过优化信号灯配时、道路渠化、公共交通优先等措施，提高道路通行效率。
3、优化交通管理
加强交通执法，严厉打击违章行为；建立交通信息平台，实时发布交通状况，引导市民合理出行。
4、优化公共交通
加大公共交通投入，提高公共交通服务水平，鼓励市民选择公共交通出行。
5、优化停车管理
合理规划停车设施，提高停车效率，降低道路拥堵。
本文运用数据挖掘技术对城市交通拥堵问题进行了深入分析，探讨了城市交通拥堵治理策略，研究表明，优化交通基础设施、交通组织、交通管理、公共交通和停车管理是治理城市交通拥堵的有效途径，为我国城市交通拥堵治理提供了有益借鉴。
标签： #数据挖掘毕业论文范文
评论列表