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，已成为制约城市发展的瓶颈，近年来，大数据、云计算、物联网等新兴技术的快速发展，为城市交通拥堵治理提供了新的思路和方法，本文以数据分析与数据挖掘为手段，对城市交通拥堵问题进行深入研究，旨在为城市交通拥堵治理提供科学依据和有效策略。
数据来源与处理
1、数据来源
本文选取某城市交通监控系统中的实时交通数据作为研究对象，包括道路流量、车速、拥堵指数等，数据时间跨度为一年，共计365天，每天采集4次，每次采集1小时。
2、数据处理
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（1）数据清洗：对原始数据进行去噪、去重、填补缺失值等处理，确保数据质量。
（2）数据预处理：对数据进行标准化处理，消除量纲影响，便于后续分析。
（3）数据挖掘：运用关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等方法，对数据进行分析。
数据分析与挖掘
1、关联规则挖掘
通过关联规则挖掘，找出影响城市交通拥堵的关键因素，发现“高峰时段、主干道、交通信号灯”三者之间存在较强的关联性，表明在高峰时段，主干道交通信号灯的设置对拥堵程度有显著影响。
2、聚类分析
对城市道路进行聚类分析，将道路划分为拥堵、较拥堵、畅通、较畅通四个等级，分析结果表明，拥堵道路主要集中在市中心区域，而畅通道路则主要分布在城市边缘。
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3、时间序列分析
对交通拥堵指数进行时间序列分析，发现拥堵指数在早晚高峰时段呈现出明显的波动性，通过对历史数据的分析，可以预测未来一段时间内的拥堵情况。
治理策略
1、优化交通信号灯配时
根据关联规则挖掘结果，对拥堵道路的交通信号灯进行优化配时，提高道路通行效率，在高峰时段，适当延长绿灯时间，减少车辆等待时间。
2、实施差异化交通管理
针对不同拥堵等级的道路，实施差异化交通管理措施，对于拥堵道路，可采取限行、限号等措施；对于畅通道路，则加强交通疏导，提高道路通行能力。
3、提高公共交通服务水平
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加大公共交通投入，优化公交线路，提高公共交通服务水平，鼓励市民绿色出行，降低私家车出行率，缓解交通拥堵。
4、利用大数据技术进行实时监控
利用大数据技术对城市交通进行实时监控，及时发现拥堵情况，采取针对性措施，通过实时分析道路流量，调整交通信号灯配时，提高道路通行效率。
本文以数据分析与数据挖掘为手段，对城市交通拥堵问题进行了深入研究，通过对交通数据的分析，揭示了影响城市交通拥堵的关键因素，并提出了相应的治理策略，实践证明，这些策略对于缓解城市交通拥堵问题具有显著效果，城市交通拥堵治理是一个复杂的系统工程，需要政府、企业、市民等多方共同努力，才能实现城市交通的可持续发展。
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