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随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，大数据分析与数据挖掘技术为解决城市交通问题提供了新的思路和方法，本文以大数据分析与数据挖掘为基础，针对智慧城市交通优化策略进行研究，通过分析城市交通现状，构建智慧城市交通优化模型，并提出相应的优化策略，以期为我国智慧城市建设提供参考。
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近年来，我国城市化进程不断加快，城市交通拥堵、环境污染、安全事故等问题日益突出，大数据分析与数据挖掘技术作为新一代信息技术的重要组成部分，为解决城市交通问题提供了新的思路和方法，本文旨在通过大数据分析与数据挖掘技术，研究智慧城市交通优化策略，为我国智慧城市建设提供有益借鉴。
城市交通现状分析
1、交通拥堵
随着城市人口和车辆数量的增加，城市交通拥堵问题日益严重，据相关数据显示，我国大城市交通拥堵现象普遍存在，且拥堵程度逐年加剧。
2、环境污染
城市交通污染是城市环境污染的重要来源之一，汽车尾气排放、噪声污染等对城市居民生活质量和城市生态环境造成了严重影响。
3、安全事故
城市交通安全事故频发，给人民生命财产安全带来极大威胁，据统计，我国每年因交通事故死亡人数超过6万人，受伤人数超过50万人。
智慧城市交通优化模型构建
1、数据收集与处理
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通过收集城市交通相关数据，包括交通流量、道路状况、天气状况等，对数据进行预处理，如数据清洗、数据整合等，为后续分析提供基础数据。
2、特征工程
根据数据特点，提取交通特征，如道路长度、道路宽度、道路等级、交通流量等，为构建优化模型提供支持。
3、模型构建
采用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，对城市交通数据进行训练，构建智慧城市交通优化模型。
智慧城市交通优化策略
1、优化交通组织
根据交通流量和道路状况，对交通信号灯进行优化，实现交通流量的合理分配，缓解交通拥堵。
2、优化公共交通
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提高公共交通服务水平，增加公共交通线路，提高公共交通运营效率，吸引更多市民选择公共交通出行。
3、优化交通设施
加强交通基础设施建设，提高道路通行能力，完善交通设施，提高城市交通整体水平。
4、优化交通管理
加强交通执法力度，严厉打击交通违法行为，提高交通安全意识，降低交通事故发生率。
本文以大数据分析与数据挖掘技术为基础，针对智慧城市交通优化策略进行研究，通过构建智慧城市交通优化模型，提出相应的优化策略，为我国智慧城市建设提供有益借鉴，智慧城市交通优化是一个复杂的系统工程，需要政府、企业、社会各界共同努力，才能实现城市交通的可持续发展。
标签： #大数据分析与数据挖掘论文
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