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随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，交通拥堵、事故频发、能源消耗等问题给城市居民的生活带来了极大的不便，大数据分析与数据挖掘技术的快速发展为解决城市交通问题提供了新的思路和方法，本文以大数据分析与数据挖掘为手段，对智慧城市交通管理策略进行研究，旨在为城市交通管理提供有益的参考。
近年来，大数据分析与数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，尤其在智慧城市建设中，大数据分析与数据挖掘技术为城市交通管理提供了强大的技术支持，通过对海量交通数据的分析，可以挖掘出城市交通运行规律，为交通管理部门提供决策依据，从而实现城市交通的优化管理。
二、大数据分析与数据挖掘技术在智慧城市交通管理中的应用
1、交通流量预测
通过对历史交通数据的分析，可以预测未来一段时间内的交通流量，交通流量预测对于交通管理部门来说具有重要意义，有助于合理规划交通路线、优化信号灯配时，从而缓解交通拥堵。
2、交通事件检测与预警
通过对实时交通数据的分析，可以及时发现交通事件，如交通事故、道路施工等，并发出预警信息，为交通管理部门提供决策依据，从而减少交通拥堵和事故发生。
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3、交通违规行为识别
通过对交通视频数据的分析，可以识别出交通违规行为，如闯红灯、逆行等，为交通管理部门提供执法依据，从而提高交通法规的执行力度。
4、交通资源配置优化
通过对交通数据的分析，可以找出交通拥堵的原因，为交通管理部门提供优化交通资源配置的依据，如调整公共交通线路、增设停车设施等。
智慧城市交通管理策略研究
1、构建交通大数据平台
交通大数据平台是智慧城市交通管理的基础，通过对海量交通数据的采集、存储、处理和分析，为交通管理部门提供全面、准确的数据支持。
2、建立交通预测模型
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利用大数据分析与数据挖掘技术，建立交通预测模型，为交通管理部门提供交通流量预测、交通事件预警等服务。
3、实施交通诱导策略
通过交通诱导系统，实时发布交通信息，引导车辆合理选择出行路线，缓解交通拥堵。
4、加强交通执法力度
利用大数据分析与数据挖掘技术，识别交通违规行为，提高交通法规的执行力度，确保交通秩序。
本文以大数据分析与数据挖掘技术为手段，对智慧城市交通管理策略进行了研究，通过对交通数据的分析，可以为交通管理部门提供有力支持，从而实现城市交通的优化管理，智慧城市交通管理仍面临诸多挑战，如数据安全、隐私保护等，需要进一步研究解决。
标签： #大数据分析与数据挖掘论文
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