本文目录导读：
随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快，城市交通拥堵问题日益严重，交通拥堵不仅影响了居民的出行效率，还加剧了环境污染和能源消耗，如何有效解决城市交通拥堵问题，已成为我国城市发展中亟待解决的问题，本文基于数据仓库与数据挖掘技术，对城市交通拥堵问题进行深入研究，旨在为我国城市交通管理提供有益的参考。
数据仓库与数据挖掘技术概述
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种集成了大量历史数据、实时数据以及多维数据的数据库系统，主要用于支持企业的决策制定，数据仓库具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库按照企业的业务主题进行组织，如销售、财务、市场等。
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（2）集成性：数据仓库将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据视图。
（3）时变性：数据仓库中的数据具有时间属性，可以查询过去、现在和未来的数据。
（4）非易失性：数据仓库中的数据具有永久保存的特点。
2、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，数据挖掘技术主要包括以下几种：
（1）关联规则挖掘：找出数据集中不同属性之间的关联关系。
（2）聚类分析：将具有相似特征的数据划分为一组。
（3）分类与预测：根据已有数据对未知数据进行分类或预测。
三、基于数据仓库与数据挖掘的城市交通拥堵问题研究
1、数据收集与预处理
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（1）数据来源：本文所使用的数据包括城市交通流量数据、道路信息数据、人口数据、气象数据等。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、标准化等处理，以提高数据质量。
2、数据仓库构建
（1）主题设计：根据城市交通拥堵问题，设计数据仓库的主题，如交通流量、道路状况、气象条件等。
（2）数据模型设计：根据主题设计，构建数据仓库的模型，包括实体、属性、关系等。
（3）数据存储与维护：将预处理后的数据存储到数据仓库中，并定期进行数据更新和维护。
3、数据挖掘与分析
（1）关联规则挖掘：分析交通流量与道路状况、气象条件之间的关联关系，找出影响交通拥堵的关键因素。
（2）聚类分析：将交通拥堵严重区域进行聚类，为城市交通管理提供针对性的解决方案。
（3）分类与预测：根据历史数据，对未来的交通拥堵情况进行预测，为城市交通管理提供预警。
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4、结果与建议
（1）结果：通过对城市交通拥堵问题的数据挖掘与分析，发现影响交通拥堵的关键因素，如道路状况、气象条件、交通流量等。
（2）建议：针对发现的关键因素，提出以下建议：
1）优化道路规划，提高道路通行能力；
2）加强交通管理，规范交通秩序；
3）推广公共交通，提高公共交通的吸引力；
4）引导居民绿色出行，减少私家车使用。
本文基于数据仓库与数据挖掘技术，对城市交通拥堵问题进行了深入研究，通过构建数据仓库，对交通数据进行挖掘与分析，为城市交通管理提供了有益的参考，由于数据来源和技术的限制，本文的研究结果仍有待进一步完善，在今后的研究中，我们将继续优化数据模型，提高数据挖掘的准确性，为我国城市交通拥堵问题的解决提供有力支持。
标签： #数据仓库与数据挖掘论文
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