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随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家战略资源，大数据挖掘作为大数据应用的核心环节，在智慧城市建设中扮演着至关重要的角色，本文以智慧交通为例，探讨大数据挖掘在智慧城市建设中的应用与挑战，旨在为我国智慧城市建设提供有益借鉴。
智慧城市是当今世界城市发展的重要方向，旨在通过信息技术手段，提高城市治理能力、改善民生福祉，大数据挖掘作为智慧城市建设的重要支撑，能够为城市管理者提供全面、深入的决策依据，本文以智慧交通为例，分析大数据挖掘在智慧城市建设中的应用与挑战。
大数据挖掘在智慧交通中的应用
1、交通流量预测
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通过分析历史交通数据、实时交通数据以及天气、节假日等因素，大数据挖掘技术可以预测未来一段时间内的交通流量，为城市管理者提供科学的交通规划依据。
2、交通拥堵治理
通过对交通数据的挖掘和分析，可以发现交通拥堵的原因，如道路设计不合理、公共交通发展滞后等，据此，城市管理者可以针对性地采取措施，优化交通网络，缓解交通拥堵。
3、交通安全预警
大数据挖掘技术可以实时监测道路状况、车辆运行状态等信息，对可能发生的交通事故进行预警，提高交通安全水平。
4、车辆违章查处
通过对交通数据的挖掘和分析，可以识别车辆违章行为，提高违章查处效率。
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5、公共交通优化
大数据挖掘技术可以分析公共交通运行数据，为城市管理者提供公共交通线路优化、车辆调度等方面的决策依据。
大数据挖掘在智慧交通中的挑战
1、数据质量与安全
大数据挖掘依赖于大量数据，数据质量直接影响挖掘结果的准确性，数据安全问题也日益突出，如何确保数据安全成为一大挑战。
2、数据挖掘算法与模型
随着大数据挖掘技术的不断发展，涌现出多种算法与模型，如何选择合适的算法与模型，以提高挖掘效果，成为一大难题。
3、人才短缺
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大数据挖掘需要具备统计学、计算机科学、交通运输等多方面知识的人才，目前我国大数据挖掘人才相对短缺，难以满足智慧城市建设的需求。
4、技术更新迭代
大数据挖掘技术更新迭代速度较快，如何跟上技术发展步伐，保持技术的先进性，成为一大挑战。
大数据挖掘在智慧城市建设中具有重要应用价值，尤其在智慧交通领域，能够为城市管理者提供有力支持，大数据挖掘在智慧交通中仍面临诸多挑战，为此，我国应加大人才培养力度，提高数据质量与安全性，加强技术研发与创新，以推动智慧交通乃至智慧城市建设的发展。
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