本文目录导读：
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，如何提高城市交通效率成为亟待解决的问题，本文基于数据挖掘与预测分析技术，对城市交通流量进行预测，以期为城市交通管理提供科学依据。
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城市交通流量预测是城市交通管理的重要环节，对于缓解交通拥堵、提高道路通行效率具有重要意义，传统的交通流量预测方法主要依赖于历史数据，往往难以满足实际需求，随着数据挖掘与预测分析技术的快速发展，为城市交通流量预测提供了新的思路和方法。
数据挖掘与预测分析技术概述
1、数据挖掘技术
数据挖掘技术是指从大量数据中提取有价值信息的方法，在城市交通流量预测中，数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
2、预测分析技术
预测分析技术是指通过对历史数据进行统计分析，预测未来发展趋势的方法，在城市交通流量预测中，常用的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
三、基于数据挖掘与预测分析的城市交通流量预测方法
1、数据采集与预处理
收集城市交通流量数据，包括道路流量、车速、道路状况等，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据降维等，以提高数据质量。
2、关联规则挖掘
利用关联规则挖掘技术，分析不同道路之间、不同时间段之间的流量关联性，通过对关联规则的挖掘，找出影响交通流量的关键因素。
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3、聚类分析
利用聚类分析技术，将相似的道路流量数据进行分类，通过聚类分析，可以发现不同类型道路的流量特点，为后续预测提供依据。
4、时间序列分析
利用时间序列分析方法，对历史交通流量数据进行建模，通过对时间序列的分析，预测未来一段时间内的交通流量。
5、回归分析
利用回归分析方法，建立交通流量与影响因素之间的关系模型，通过对模型的训练和验证，预测未来交通流量。
6、神经网络预测
利用神经网络技术，建立交通流量预测模型，神经网络具有强大的非线性拟合能力，能够较好地预测复杂交通流量变化。
实验与分析
1、实验数据
选取某城市道路交通流量数据作为实验数据，包括2018年1月至2020年12月的日交通流量数据。
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2、实验结果
通过数据挖掘与预测分析技术，对城市交通流量进行预测，实验结果表明，预测模型具有较高的准确率，能够满足实际需求。
本文基于数据挖掘与预测分析技术，对城市交通流量进行预测，实验结果表明，该方法具有较高的准确率和实用性，为城市交通管理提供了科学依据，在今后的研究中，可以从以下方面进行改进：
1、优化数据挖掘与预测分析算法，提高预测精度。
2、结合其他数据源，如天气、节假日等，提高预测模型的适应性。
3、将预测结果应用于城市交通管理，如交通信号控制、公共交通调度等，以提高城市交通效率。
基于数据挖掘与预测分析的城市交通流量预测方法具有重要的理论意义和应用价值。
标签： #数据挖掘与预测分析论文
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