探析数据挖掘在隧道交通中的应用

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1、长安大学硕士学位论文数据挖掘在隧道交通中的应用姓名:汪涛申请学位级别:硕士专业:交通信息工程及控制指导教师:揣锦华20030601摘要随着我国高速公路的快速发展,许多长大隧道的监控系统已经建立起来。通过监控系统可以获取大量的交通数据,然而用传统方法处理这些数据既费时又费力,在这些大量的未分析或待分析的数据中有可能隐藏着许多有用的信息,数据挖掘旨在从大量数据中发现这些有价值的信息。数据挖掘技术在商业领域中已广泛使用,然而在交通领域的应用却极少。本文正是在这种背景下,使用数据挖掘中的聚类分析方法及其预测方

2、法对隧道交通流数据的应用研究作了尝试,重点研究了基于统计理论的聚类方法和基于线性回归预测方法及其在交通控制和隧道交通信息处理方面的应用。关键词:隧道监控交通流理论数据挖掘聚类分析决策树分析预测分析线性回归Abs仃actWithhighwaysharplydevelopedinchina,moreandmoretunnelsofhighwaywe[ebuilding.Itisveryeasytogetamountoftrafficdata,however,ittakesbothtimeandeffort

3、stodealwiththesedatainthetraditionalway.Maybe,usefulknowledgeisconcealedinthesedata.Dataminingistofindinformationfromthevastamountofdata.Atpresent,datamininghasbeenwillyusedinthebusinesssphere,buthardlyusedduringthetrafficcontrolsystem.Thispaperattempts

4、toprovideapplyingtheclusteranalysisandpredictionanalysistoinformationoftunnel’strafficflow.Themainresearchisaboutthetheoryandmethodsoftheclusteranalysis.Keywords:TunnelofmonitoringcontrolsyStemTheoryoftrafficflowDataminingClusteranalysisDecisiontreeanal

5、ysisPredictionanalysisLinearregression2第一章绪论随着我国经济的快速发展,高等级公路也得到了迅猛发展。按国家对高速公路发展的远景规划到2010年,全国将建成“五纵七横”共约3.6万公里的以高速公路为主的公路主干网。根据先进国家高速公路发展的历史和经验,可以预见,我国的高速公路建设在未来仍有很大的发展空间。1.1选题背景由于我国是一个多山的国家,特别是西部地区,山大沟深,随着高速公路的发展,尤其是在西部地区修建高等级公路,不可避免的面临着复杂的地貌条件。因此,在这些

6、地区修建高等级公路,为了克服地形和各种障碍、改善线性,必然采用公路隧道的方式。隧道工程的发展,在给公路交通创造有利条件的同时,也_给隧道监控系统的研究、建设提出了新的要求。隧道作为公路的瓶颈路段与事故多发路段,在保障高速公路正常运营、提高运输效率与安全性中占有重要的地位。当前很多长大隧道多建立了以计算机为核心的监控系统,并且以实时采集交通数据和环境信息数据为基础进行监控。一般监控系统都有数据库系统,对采集的信息进行记录。但是这些系统都缺乏对数据的整理和分析,使大量的数据被丢弃和闲置,造成“数据垃圾”。

7、出现这种情况的原因主要有以下几点:第一,人们还没有认识到对这些数据进行处理得到的信息,可能对监控系统维护和更新带来的方便;第二,在监控系统设计中,设计人员缺乏这方面的知识和能力。数据挖掘是20世纪90年代新崛起的--l'q学科,它的研究领域主要是从数据库中发现深一层次的知识,是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,引起了学术界和工业界的广泛关注。一些国际上高级别的工业研究实验室,例如mMAlmaden和众多的学术单位,例如UCBerkeley,都在这个领域开展了各种各样的研究计划。研究的

8、主要目标是发展有关的方法论、理论和工具,以支持从大量数据中提取有用的和让人感兴趣的知识和模式。本文将在后面的章节中对数据挖掘技术进行讨论。数据挖掘最初被用在商业领域,但随着研究的不断深入,它已经广泛的被用于各个领域,本文就数据挖掘在交通控制和交通信息处理方面的应用进行探讨。1.2研究现状交通流理论的研究始于20世纪30年代,由Kinzerl于1933年首次提出并论述了Poisson分布应用于交通的可能性;1936年Adamsl发表了有关的数值例题;194

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