数据挖掘技术在交通管理中的应用

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA工程硕士学位论文ENGINEERINGMASTERDISSERTATION论文题目数据挖掘技术在交通管理中的应用工程领域软件工程指导教师叶茂副教授作者姓名王亚云学号200792312068分类号密级注1UDC学位论文数据挖掘技术在交通管理中的应用（题名和副题名）王亚云（作者姓名）指导教师姓名叶茂副教授电子科技大学成都项振茂高工浙江公安应用技术研究所绍兴（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称软件工程提交论文日期2009.9论文答辩日

2、期2009.11学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2009年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和

3、磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要交通流量短时预测和交通安全评价是交通管理工作中的重点内容，本文利用相关的数据挖掘技术对上述问题进行了研究，主要工作如下：本文在研究了基于数据挖掘和智能交通管理平台的基础上，结合杭州市交通发展现状和远景规划，提出了基于数据挖掘技术的杭州市智能交通管理平台，在所获得的综合交通数据的基础上，为交通管理提供辅助决策支持功能。针对杭州市综合交通共用信息平台的交通预测模块，

4、本文基于时变结构的支持向量机模型，提出了一种交通流短期预测新方法。编程平台是Matlab6.5,支持向量机采用LSSVMlab1.5工具箱。为了匹配交通流的时变特性，该方法要求每一次预测都要进行一次SVM模型重建。SVM模型结构依赖于过去1小时的交通流历史数据。实验结果表明基于时变结构的支持向量机模型其预测精度优于常规的支持向量机模型。在7时至22时阶段，其预测平均绝对误差和均方差分别为5.1veh/5min,6.0veh/5min。针对杭州市综合交通共用信息平台的决策支持模块，本文利用主成分分析方法提出了交通安全评价体系，该评价体系利用所提取的影响交通安全的主成分构建了安全指数，该安全

5、指数可以定性和定量地对交通安全水平进行评价。主成分分析方法利用Matlab6.5平台自带的pcacov函数实现。针对评价体系所分析的交通事故数据基础，本文分析了两种数据基础即基本指标和扩充指标对评价结果的影响。实例分析结果表明基于扩充指标的评价体系能更客观地反映交通安全水平。关键词：交通流量，支持向量机，Matlab，交通安全评价，主成分IABSTRACTABSTRACTPredictionofShort-timetrafficflowvolumeandevaluationofregiontrafficsafetyareimportantfortrafficmanagement.This

6、dissertationmainlyfocusesontheaboveworksusingdataminingtechniques.Themainworkofthedissertationincludes:BasedonthestudyofdataminingtechnologyandIntelligentTrafficManagementPlatform,theIntegratedTrafficInformationPlatforminHangzhouCityisproposedcombinedwiththecurrenttrafficsituationandlong-rangetra

7、fficplanningofHangzhouCity.ThisPlatformcanobtainusefulknowledgefromtheallkindsoftrafficdatasets.AccordingtotheTrafficPredictionModuleofIntegratedTrafficInformationPlatforminHangzhouCity,usingsupportvectormachine(SVM)wi