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随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益突出，严重影响了市民的出行效率和生活质量，本文旨在通过数据挖掘技术，对城市交通拥堵问题进行深入分析，挖掘出拥堵的关键因素，并提出相应的治理策略，通过对大量交通数据的挖掘和分析，为城市交通管理部门提供决策支持，以期为缓解城市交通拥堵问题提供有益参考。
城市交通拥堵是城市发展过程中面临的一大难题，不仅影响市民的出行体验，还增加了能源消耗和环境污染，传统的交通管理方法难以有效解决拥堵问题，而数据挖掘技术为城市交通管理提供了新的思路，本文以某城市交通数据为研究对象，运用数据挖掘方法，分析城市交通拥堵的现状和原因，并提出相应的治理策略。
数据挖掘方法及流程
1、数据采集
本文选取某城市交通监控系统的实时数据作为研究对象，数据包括车辆流量、车速、道路拥堵等级等，数据采集时间为一周，共计7天，每天采集时间为早高峰、平峰、晚高峰三个时段。
2、数据预处理
对采集到的原始数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据质量，然后对数据进行标准化处理，将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于后续分析。
3、数据挖掘方法
本文采用关联规则挖掘、聚类分析、决策树等方法对交通数据进行挖掘。
（1）关联规则挖掘：分析不同时间段、不同路段的车辆流量与车速之间的关系，找出影响交通拥堵的关键因素。
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（2）聚类分析：将相似的道路拥堵情况进行聚类，识别出拥堵的高发区域。
（3）决策树：根据历史拥堵数据，建立决策树模型，预测未来交通拥堵情况。
4、结果分析
通过对挖掘结果的分析，找出城市交通拥堵的关键因素，为治理策略提供依据。
城市交通拥堵治理策略
1、优化交通信号灯配时
根据挖掘结果，对拥堵严重的路段进行交通信号灯配时优化，提高道路通行效率。
2、实施错峰出行政策
针对拥堵时段，实施错峰出行政策，引导市民在非拥堵时段出行，降低道路拥堵程度。
3、加强公共交通建设
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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，减少私家车使用。
4、实施交通需求管理
对拥堵严重的路段实施交通需求管理，限制车辆通行，缓解拥堵。
5、优化交通组织
对拥堵路段进行交通组织优化，合理设置交通标志、标线，提高道路通行能力。
本文通过数据挖掘技术对城市交通拥堵问题进行了深入分析，挖掘出拥堵的关键因素，并提出了相应的治理策略，通过对某城市交通数据的挖掘和分析，为城市交通管理部门提供了有益的决策支持，本文的研究仍存在一定的局限性，如数据采集时间较短、样本量较小等，未来研究可以进一步扩大数据采集范围，提高数据质量，为城市交通拥堵治理提供更加全面和准确的依据。
标签： #数据挖掘毕业论文范文参考
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