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基于数据挖掘技术的交通拥挤检测及应用

作　者: 华楠
导　师: 卢奕南
学　校: 吉林大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据采集数据挖掘 ID3 决策树交通拥挤交通诱导
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

随着经济的飞速发展,汽车保有量的与日俱增,城市道路建设速度相对较慢,交通拥挤时常困扰着人们,除了扩建道路,交通诱导便成为缓解这一矛盾的重要手段。本文从城市现状出发,设计了一套智能交通诱导系统,它通过对道路上流量检测器数据进行处理,判断路网的拥堵等级,然后将信息传输到路口大屏发布给交通参与者,使他们提前选择路线,避免进入流量饱和路段,充分利用道路资源,减少堵塞发生。其中最重要的环节就是检测器数据处理方法,本文引入数据挖掘技术,利用ID3算法,首先找出最有判别力的数据(流量、速度、占有率等),把数据分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的因素进行划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止,最后得到一棵决策树,用它来对新的数据进行分析,得出拥堵与否的结论。经测试系统对交通拥挤的检测率非常高,能够准确实时的将前方道路的拥堵信息反馈给交通参与者,帮助他们提前选择好路径,充分利用了路网,节约了交通参与者的出行时间,减少了交通拥挤所伴随的一系列问题,对城市的交通发展具有重大意义。

全文目录

内容提要  4-7
第1章绪论  7-11
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 研究的目的及意义  8
  1.3 研究现状  8-9
  1.4 论文的主要工作与组织  9-11
第2章交通拥挤自动识别发布系统  11-20
  2.1 交通拥挤含义  11-12
  2.2 交通拥挤状态特征分析  12-13
  2.3 系统构成  13-20
    2.3.1 信息采集系统  14-16
    2.3.2 信息分析与识别软件  16
    2.3.3 控制系统  16-18
    2.3.4 交通诱导信息发布平台  18-20
第3章交通拥挤检测算法  20-29
  3.1 交通拥挤检测算法的评价标准  20-21
  3.2 现有交通拥挤识别算法的介绍  21-29
    3.2.1 加利福尼亚算法  21-22
    3.2.2 McMaster 算法  22-25
    3.2.3 指数平滑算法  25-26
    3.2.4 正态偏差算法  26-29
第4章 ID3 方法在交通拥挤检测中的应用  29-57
  4.1 数据挖掘的概念  29-30
  4.2 ID3 算法  30-42
    4.2.1 属性选择方法  31-32
    4.2.2 交通拥挤检测的建模过程  32-42
  4.3 程序设计与实现  42-55
    4.3.1 程序工作过程  43-53
    4.3.2 软件的介绍及测试运行情况  53-55
  4.4 实验结果  55-57
第5章总结与展望  57-58
参考文献  58-60
摘要  60-63
ABSTRACT  63-66
致谢  66

基于数据挖掘技术的交通拥挤检测及应用

内容摘要

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