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随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，本文以数据挖掘与数据仓库技术为支撑，设计并实现了一种智慧城市交通管理系统，通过分析城市交通数据，挖掘出有价值的信息，为城市交通管理部门提供决策支持，本文详细阐述了系统设计、数据挖掘方法和数据仓库构建过程，并对系统在实际应用中的效果进行了分析。
城市交通问题已成为制约城市发展的瓶颈，传统的交通管理方式已无法满足现代城市交通需求，近年来，数据挖掘与数据仓库技术在各个领域得到了广泛应用，为解决城市交通问题提供了新的思路，本文以数据挖掘与数据仓库技术为基础，设计并实现了一种智慧城市交通管理系统，旨在为城市交通管理部门提供决策支持，提高城市交通管理水平。
系统设计
1、系统架构
智慧城市交通管理系统采用分层架构，包括数据采集层、数据处理层、数据挖掘层和决策支持层。
（1）数据采集层：负责收集城市交通数据，包括交通流量、交通事件、交通设施状态等。
（2）数据处理层：对采集到的数据进行清洗、整合和预处理，为数据挖掘提供高质量的数据。
（3）数据挖掘层：利用数据挖掘技术，从海量交通数据中挖掘出有价值的信息。
（4）决策支持层：根据挖掘出的信息，为城市交通管理部门提供决策支持。
2、数据挖掘方法
（1）关联规则挖掘：通过挖掘交通数据中的关联规则，分析交通流量的变化规律，为交通管理部门提供预测和预警。
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（2）聚类分析：将相似交通数据进行聚类，识别出不同类型的交通状况，为交通管理部门提供针对性管理措施。
（3）分类与预测：利用分类算法对交通数据进行分类，预测未来交通状况，为交通管理部门提供决策支持。
数据仓库构建
1、数据仓库架构
数据仓库采用星型架构，包括事实表、维度表和度量值。
（1）事实表：存储交通数据的基本事实，如交通流量、交通事件等。
（2）维度表：存储交通数据的属性信息，如时间、地点、车型等。
（3）度量值：表示交通数据的基本度量，如交通流量、事故率等。
2、数据仓库构建过程
（1）数据抽取：从数据源中抽取交通数据，包括原始数据和预处理数据。
（2）数据转换：对抽取的数据进行清洗、整合和预处理，以满足数据仓库的需求。
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（3）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，形成事实表和维度表。
系统应用效果分析
1、提高交通管理效率
通过数据挖掘与数据仓库技术，智慧城市交通管理系统可以对交通数据进行实时分析和处理，为交通管理部门提供实时决策支持，提高交通管理效率。
2、降低交通拥堵
系统通过对交通数据的挖掘和分析，可以预测交通流量变化，为交通管理部门提供预警，从而降低交通拥堵。
3、提高道路安全
通过对交通事件的挖掘和分析，智慧城市交通管理系统可以为交通管理部门提供事故预警，提高道路安全。
本文以数据挖掘与数据仓库技术为支撑，设计并实现了一种智慧城市交通管理系统，通过对城市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，提高城市交通管理水平，在实际应用中，系统取得了良好的效果，为我国城市交通管理提供了有益的借鉴。
标签： #数据挖掘与数据仓库课程设计论文
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