本文目录导读：
随着我国城市化进程的加快，智慧城市建设已成为国家战略，本文以公共交通为例，探讨如何利用数据挖掘技术提升智慧城市应用水平，通过分析公共交通领域的数据挖掘方法，构建智慧公共交通系统，实现城市交通的智能化管理。
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近年来，我国智慧城市建设取得了显著成果，但公共交通领域仍存在诸多问题，如交通拥堵、能源消耗、环境污染等，为解决这些问题，数据挖掘技术在智慧城市建设中发挥了重要作用，本文以公共交通为例，探讨如何利用数据挖掘技术提升智慧城市应用水平。
公共交通领域数据挖掘方法
1、聚类分析
聚类分析是将具有相似性的数据对象划分为一个类别，以便更好地理解数据分布和规律，在公共交通领域，聚类分析可用于分析乘客出行规律、优化线路规划等。
2、关联规则挖掘
关联规则挖掘用于发现数据之间的关联关系，为决策提供支持，在公共交通领域，关联规则挖掘可用于分析乘客出行时间、地点等特征，为公共交通运营提供优化建议。
3、时间序列分析
时间序列分析是对时间序列数据进行研究，揭示数据随时间变化的规律，在公共交通领域，时间序列分析可用于预测客流量、优化调度策略等。
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4、机器学习
机器学习是一种通过计算机模拟人类学习过程的技术，可从数据中自动学习规律，在公共交通领域，机器学习可用于预测乘客出行需求、优化车辆调度等。
智慧公共交通系统构建
1、数据采集与处理
通过传感器、GPS等技术手段采集公共交通领域的各类数据，如车辆运行数据、客流数据、气象数据等，对采集到的数据进行清洗、整合、转换等处理，为后续分析提供高质量的数据基础。
2、数据挖掘与分析
利用数据挖掘技术对处理后的数据进行挖掘与分析，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，通过分析结果，为公共交通运营提供优化建议。
3、智慧公共交通应用
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根据数据挖掘与分析结果，构建智慧公共交通系统，主要包括以下方面：
（1）智能调度：根据客流量预测结果，优化车辆调度策略，提高公共交通运行效率。
（2）智能规划：根据乘客出行规律，优化线路规划，提高公共交通服务水平。
（3）智能监控：利用视频监控、客流分析等技术，实时监控公共交通运行状况，确保安全。
本文以公共交通为例，探讨了数据挖掘技术在智慧城市应用中的作用，通过构建智慧公共交通系统，实现了城市交通的智能化管理，随着数据挖掘技术的不断发展，智慧城市应用将更加广泛，为我国城市化进程提供有力支持。
标签： #数据挖掘与应用论文
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