本文目录导读：
随着我国城市化进程的加快，城市交通问题日益凸显，如何利用现代信息技术提高城市交通管理效率，实现交通资源的合理配置，成为当前城市交通管理的重要课题，本文基于数据仓库与数据挖掘技术，对智慧城市交通管理系统进行深入研究，旨在为城市交通管理提供一种创新思路。
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一、数据仓库与数据挖掘技术在智慧城市交通管理中的应用
1、数据仓库技术在智慧城市交通管理中的应用
数据仓库技术是一种将大量数据从多个异构数据源中抽取、清洗、转换和加载到统一数据模型中的技术，在智慧城市交通管理中，数据仓库技术可以实现对海量交通数据的存储、管理和分析。
（1）数据采集：通过安装在交通设施、车辆和行人身上的传感器，实时采集交通流量、车速、车流量、天气状况等数据。
（2）数据清洗：对采集到的数据进行去噪、去重、填补缺失值等处理，确保数据质量。
（3）数据转换：将不同来源、格式的数据转换为统一格式，方便后续分析。
（4）数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，为数据挖掘提供数据基础。
2、数据挖掘技术在智慧城市交通管理中的应用
数据挖掘技术是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，在智慧城市交通管理中，数据挖掘技术可以用于以下方面：
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（1）交通态势分析：通过对历史数据的挖掘，分析交通流量、车速等指标，预测未来交通态势。
（2）交通拥堵原因分析：挖掘交通拥堵原因，为城市交通规划提供依据。
（3）交通事件检测：利用数据挖掘技术，实时检测交通事件，为应急指挥提供支持。
（4）交通优化建议：根据挖掘结果，为城市交通管理提供优化建议。
智慧城市交通管理系统的设计与实现
1、系统架构
智慧城市交通管理系统采用分层架构，包括数据采集层、数据处理层、数据挖掘层和应用层。
（1）数据采集层：负责采集各类交通数据。
（2）数据处理层：负责对采集到的数据进行清洗、转换和加载。
（3）数据挖掘层：负责对数据进行挖掘，提取有价值信息。
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（4）应用层：提供可视化界面，展示挖掘结果，为城市交通管理提供决策支持。
2、系统功能
（1）实时监控：实时显示交通流量、车速、车流量等数据。
（2）交通态势预测：根据历史数据，预测未来交通态势。
（3）交通拥堵原因分析：挖掘交通拥堵原因，为城市交通规划提供依据。
（4）交通事件检测：实时检测交通事件，为应急指挥提供支持。
（5）交通优化建议：根据挖掘结果，为城市交通管理提供优化建议。
本文基于数据仓库与数据挖掘技术，对智慧城市交通管理系统进行了研究，通过构建数据仓库，实现对海量交通数据的存储、管理和分析；利用数据挖掘技术，提取有价值信息，为城市交通管理提供决策支持，实践证明，该系统可以有效提高城市交通管理效率，实现交通资源的合理配置，在未来，随着数据仓库与数据挖掘技术的不断发展，智慧城市交通管理系统将更好地服务于城市交通管理，为我国城市化进程提供有力保障。
标签： #数据仓库与数据挖掘论文
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