本文目录导读：
随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，对人们的出行造成了极大的不便，如何提高交通信号控制的效率和安全性，成为当前亟待解决的问题，数据挖掘技术在智能交通信号控制系统中具有广泛的应用前景，本文将探讨基于数据挖掘技术的智能交通信号控制系统的设计与实现。
系统设计
1、系统架构
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本文设计的智能交通信号控制系统采用分层架构，包括数据采集层、数据处理层、控制决策层和执行层。
（1）数据采集层：通过安装在路口的交通传感器、摄像头等设备，实时采集交通流量、车速、占有率等数据。
（2）数据处理层：对采集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等，为后续的控制决策提供高质量的数据。
（3）控制决策层：利用数据挖掘技术对处理后的数据进行挖掘和分析，为交通信号灯的优化控制提供决策支持。
（4）执行层：根据控制决策层的指令，调整交通信号灯的配时方案，实现交通信号控制的优化。
2、数据挖掘技术
（1）关联规则挖掘：通过关联规则挖掘，分析不同交通流量、车速、占有率等因素之间的关联性，为信号灯配时提供依据。
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（2）聚类分析：对交通流量数据进行聚类分析，识别出不同交通状况下的典型模式，为信号灯配时提供参考。
（3）分类预测：利用分类预测技术，根据历史数据预测未来一段时间内的交通状况，为信号灯配时提供前瞻性指导。
（4）时间序列分析：对交通流量数据进行时间序列分析，提取交通流量变化的规律，为信号灯配时提供动态调整依据。
系统实现
1、数据采集与预处理
采用传感器和摄像头等设备，实时采集路口的交通数据，对采集到的数据进行清洗，去除异常值，并进行特征提取，为后续的数据挖掘提供基础数据。
2、数据挖掘与分析
（1）关联规则挖掘：运用Apriori算法对交通流量数据进行关联规则挖掘，找出影响交通信号灯配时的关键因素。
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（2）聚类分析：采用K-means算法对交通流量数据进行聚类分析，识别出不同交通状况下的典型模式。
（3）分类预测：利用支持向量机（SVM）对交通流量数据进行分类预测，预测未来一段时间内的交通状况。
（4）时间序列分析：采用ARIMA模型对交通流量数据进行时间序列分析，提取交通流量变化的规律。
3、控制决策与执行
根据数据挖掘与分析结果，为交通信号灯配时提供决策支持，根据实际交通状况，动态调整信号灯配时方案，实现交通信号控制的优化。
本文基于数据挖掘技术，设计了智能交通信号控制系统，并实现了系统的设计与实现，通过关联规则挖掘、聚类分析、分类预测和时间序列分析等技术，为交通信号灯配时提供决策支持，实现了交通信号控制的优化，该系统在实际应用中具有较好的效果，为解决城市交通拥堵问题提供了有益的参考。
标签： #数据挖掘课设题目
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