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突出，对城市居民的出行和生活带来极大不便，本文针对智慧城市交通流量预测问题，提出了一种基于数据挖掘的预测模型，并对其在实际应用中的效果进行了验证，通过对大量交通数据的挖掘和分析，实现了对城市交通流量的准确预测，为城市交通管理部门提供了决策依据。
城市交通拥堵是当前我国城市面临的重要问题之一，为了缓解交通拥堵，提高城市交通运行效率，城市交通管理部门需要实时掌握城市交通流量情况，以便及时调整交通信号灯、实施交通管制等措施，传统的交通流量预测方法存在预测精度低、实时性差等问题，随着大数据技术的快速发展，数据挖掘技术在智慧城市建设中的应用越来越广泛，本文旨在通过数据挖掘技术，实现城市交通流量的准确预测，为城市交通管理部门提供决策依据。
数据挖掘在智慧城市交通流量预测中的应用
1、数据采集与预处理
本文选取了某城市某区域的道路交通流量数据作为研究对象，数据包括道路名称、路段、时间、流量等字段，在数据采集过程中，采用GPS、视频监控等手段获取实时交通流量数据，为了提高数据质量，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
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2、特征工程
特征工程是数据挖掘过程中的重要环节，通过对原始数据进行特征提取和转换，提高模型的预测精度，本文从以下方面进行特征工程：
（1）时间特征：提取道路历史流量数据，计算每天、每周、每月的平均流量，以及高峰期和非高峰期的流量比。
（2）路段特征：提取道路长度、道路等级、道路类型等特征。
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（3）交通事件特征：提取交通事故、道路施工、道路封闭等事件信息。
3、预测模型构建
本文采用随机森林算法进行预测模型构建，随机森林是一种集成学习方法，具有较好的预测精度和泛化能力，在模型训练过程中，采用交叉验证方法对模型参数进行优化。
4、模型评估与优化
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为了评估模型的预测效果，本文采用均方误差（MSE）作为评价指标，通过对模型进行多次训练和验证，不断优化模型参数，提高预测精度。
实际应用效果
将本文提出的预测模型应用于某城市某区域的道路交通流量预测，与传统的预测方法进行比较，结果表明，本文提出的预测模型在预测精度和实时性方面均优于传统方法。
本文针对智慧城市交通流量预测问题，提出了一种基于数据挖掘的预测模型，通过对大量交通数据的挖掘和分析，实现了对城市交通流量的准确预测，实际应用结果表明，本文提出的预测模型具有较高的预测精度和实时性，为城市交通管理部门提供了决策依据，可以进一步研究如何将数据挖掘技术应用于其他智慧城市领域，推动智慧城市建设。
标签： #数据挖掘与应用论文
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