交通事故大数据挖掘分析分析
基于大数据的交通事故分析模型
基于大数据的交通事故分析模型在当今社会，交通事故已成为一个严重的公共安全问题，给人们的生命和财产带来了巨大的损失。
为了有效地预防和减少交通事故的发生，提高交通安全水平，基于大数据的交通事故分析模型应运而生。
大数据在交通事故分析中的应用具有重要意义。
它能够整合来自多个来源的海量数据，包括交通监控摄像头、车载传感器、社交媒体、警方记录等，从而提供全面、详细和实时的信息，为深入分析交通事故的原因和规律提供了可能。
首先，让我们来了解一下大数据在交通事故分析中的数据来源。
交通监控摄像头是获取事故现场信息的重要渠道，它们可以记录事故发生的瞬间、车辆的行驶轨迹和交通流量等情况。
车载传感器，如行车记录仪和车辆诊断系统，能够提供车辆的运行状态、速度、加速度以及驾驶员的操作等关键数据。
社交媒体平台上的用户分享和评论也能为了解事故的影响和公众反应提供有价值的线索。
此外，警方的事故报告包含了详细的事故描述、涉事人员信息和责任认定等重要内容。
在收集到这些丰富的数据后，如何进行有效的数据处理和分析是构建交通事故分析模型的关键步骤。
数据清洗是必不可少的环节，需要去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性。
接下来，通过数据整合将来自不同来源的数据进行关联和融合，形成一个统一的数据集。
数据分析方法多种多样，例如，运用统计分析可以计算事故发生的频率、严重程度的分布等基本指标。
数据挖掘技术则能够发现隐藏在数据中的潜在模式和关联，如特定时间段、路段与事故类型之间的关系。
基于大数据的交通事故分析模型具有多种类型。
其中，预测模型可以根据历史数据和当前的交通状况，预测未来可能发生事故的地点和时间，从而提前采取预防措施。
风险评估模型能够评估不同因素对交通事故风险的影响，例如驾驶员的年龄、性别、驾驶经验，以及车辆的类型、车况等，为制定个性化的保险政策和交通安全措施提供依据。
事故成因分析模型则深入探究事故发生的根本原因，如道路设计缺陷、交通规则执行情况、驾驶员行为等，为针对性地改进交通安全策略提供支持。
基于大数据分析的交通事故预测与预防研究
基于大数据分析的交通事故预测与预防研究近年来，随着社会的发展和技术的进步，交通事故成为了一个日益严重的社会问题。
每年数以万计的人因交通事故而丧失生命，更有数以百万计的人受到不同程度的伤害。
为了降低交通事故的发生率和提高交通安全水平，一项基于大数据分析的交通事故预测与预防研究被迫切需要。
首先，大数据的应用为交通事故预测与预防提供了丰富的数据源。
通过对各种交通数据的搜集和分析，我们可以发现交通事故发生的规律性。
例如，通过对历年的交通事故数据进行分析，我们可以发现某些时间段和地区事故发生率较高，这为交通管理部门采取有针对性的措施提供了思路。
其次，大数据分析可以帮助我们预测特定条件下的交通事故风险。
利用机器学习和数据挖掘算法，我们可以建立起一套科学可靠的交通事故预测模型。
这些模型可以根据过去的事故数据和各种交通因素，如天气状况、路况、车辆数量等，预测出某个时间段和地区的交通事故风险水平。
这对于交通管理部门来说非常有价值，他们可以根据这些预测结果制定出相应的交通管控和预防措施，以减少交通事故的发生。
另外，大数据分析还可以帮助我们识别出交通事故的潜在原因和规律。
通过对大量的交通数据进行深入挖掘和分析，我们可以发现一些以往忽视的交通事故因素，如交通信号灯的设置、施工工地的合理性等。
这些数据分析的结果可以帮助我们更好地理解交通事故发生的背后原因，进而提出更加有效的预防措施。
除此之外，大数据分析还可以为交通安全教育和宣传提供支持。
通过对交通事故数据的可视化分析，我们可以直观地展示交通事故的分布情况和趋势，向公众传递交通事故的严重性和预防的重要性。
此外，通过对驾驶员行为数据的分析，我们还可以发现一些驾驶习惯和行为对交通事故的影响，从而引导驾驶员养成良好的驾驶习惯。
然而，在进行基于大数据分析的交通事故预测与预防研究时，也存在一些挑战。
首先，数据的获取和处理是一个复杂的过程。
由于数据来源的多样性和数据量的庞大，我们需要建立起一套完善的数据搜集和处理机制。
基于大数据的交通事故事故分析与预测研究
基于大数据的交通事故事故分析与预测研究随着社会的快速发展和人口的增加，交通拥堵问题日益严重。
与此同时，交通事故也成为了一个严重的社会问题。
为了解决交通事故问题，越来越多的研究开始关注基于大数据的交通事故事故分析与预测。
一、大数据的意义与应用大数据是指在传统数据处理软硬件工具难以处理的数据集，具有大量、高速、多样等特点。
交通事故的数据量庞大，包含了事故发生时间、地点、车辆类型、伤亡情况等信息。
通过对这些海量数据的分析，可以发现交通事故发生的规律和原因，从而制定出更有效的预防措施。
二、大数据分析在交通事故中的应用1. 数据挖掘：通过对交通事故数据的挖掘，可以发现隐藏的模式和规律。
例如，通过分析历史数据，可以发现某些路段或时间段事故频发，进而引起相关部门的重视和采取正确的交通管理策略。
2. 预测模型：基于大数据的交通事故预测模型可以通过对历史数据的学习，预测未来可能会发生的事故。
这对于相关部门制定交通管理政策和出行计划等具有重要指导作用。
3. 可视化分析：通过将交通事故数据以图表、地图等形式进行可视化展示，可以更直观地观察数据的分布和趋势，进而发现更深层次的问题。
例如，通过地图可视化展示事故热点区域，可以帮助相关部门高效利用资源，采取有针对性的措施。
三、基于大数据的交通事故分析案例以某城市为例，我们收集了过去三年的交通事故数据，并对数据进行了分析。
通过对数据的处理和挖掘，我们得到了以下有趣的结论。
1. 高速公路上事故多发：根据数据分析，我们发现高速公路上的交通事故数量明显高于其他道路类型。
原因可能包括高速公路上车辆速度快、车流量大以及驾驶行为不规范等原因。
针对这一问题，相关部门可加强高速公路的交通监控和执法力度，提高驾驶人的安全意识。
2. 夜间事故占比较大：根据数据中的时间信息，我们发现夜间交通事故占比较大。
可能是因为夜间能见度较低、疲劳驾驶和酒后驾驶等因素的影响。
有关部门可以通过加强夜间巡逻、增加照明设施以及加大对酒驾的处罚力度，来减少夜间交通事故的发生。
基于大数据分析的交通事故预测与预警方法研究
基于大数据分析的交通事故预测与预警方法研究近年来，随着科技的不断发展和大数据技术的应用，交通事故预测与预警成为了交通领域中的热门研究课题。
通过收集、整理和分析大量的交通数据，可以帮助交通管理部门和驾驶员更好地预测交通事故，提前采取预防措施，减少交通事故的发生，保障道路交通的安全。
在交通事故预测与预警方法的研究中，基于大数据分析是一种重要的手段。
大数据分析利用适应性的算法和模型，将大规模、高维度、多类型的数据进行整合、挖掘和分析，从中发现数据背后的规律和蕴含的信息。
在交通领域，大数据包括交通流量数据、交通基础设施数据、车辆数据、路况数据等。
通过对这些数据进行分析研究，可以构建可靠的交通事故预测与预警模型。
首先，交通事故预测与预警方法的第一步是数据采集。
交通数据的采集可以通过多种手段，如交通监控摄像头、交通传感器、车载传感器等。
这些设备可以实时收集交通数据并传输到数据中心进行存储和处理。
此外，还可以利用无人机和卫星图像等技术获取更为详细和全面的交通数据。
数据采集的目的是获取大量的、准确的、及时的交通数据，为后续的分析和模型建立提供数据基础。
接下来，对采集到的交通数据进行预处理和清洗是交通事故预测与预警方法的关键步骤。
交通数据往往具有多样性和复杂性，包括缺失值、异常值、错误数据等。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行筛选、去除异常值、填补缺失值等处理。
只有确保数据的准确性和完整性，才能得到可靠的分析结果。
在数据预处理完成后，可以进行大数据分析的相关方法。
首先，应该选择合适的大数据分析模型。
常见的模型包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树、神经网络等。
这些模型可以对交通数据进行分类、预测和相关性分析。
例如，通过聚类分析可以将不同类型的交通事故进行分类，为交通管理部门提供针对特定类型事故的预警措施。
通过关联规则挖掘，可以发现交通事故发生的相关因素，为交通管理决策提供科学依据。
除了选择合适的模型，还需要结合具体的数据特点进行模型参数的优化。
基于大数据的交通事故预测与风险分析
基于大数据的交通事故预测与风险分析交通事故是一个严重影响社会和个人安全的问题，对于预测和分析交通事故的发生和风险具有重要意义。
随着大数据技术的发展，基于大数据的交通事故预测与风险分析成为可能。
本文将探讨基于大数据的交通事故预测与风险分析的方法和应用。
首先，基于大数据的交通事故预测依赖于收集和分析大规模的交通数据。
这些数据包括但不限于道路交通流量、车辆速度、交通信号灯状态、天气条件等。
通过采集这些数据，并利用数据分析技术，可以建立交通事故发生的模型。
该模型可以根据历史数据和实时数据，用于预测未来交通事故的概率。
其次，基于大数据的交通事故风险分析是研究交通事故风险因素与交通数据之间的关系。
通过收集交通数据和相关风险因素的数据，可以建立数据模型，以评估每个因素对交通事故风险的影响程度。
通过分析这些因素的相互关系和对交通事故的贡献，可以更好地了解交通事故发生的原因和规律，从而制定合理有效的交通管理策略。
基于大数据的交通事故预测和风险分析可以为交通管理部门和驾驶者提供重要的决策依据和预警机制。
首先，对于交通管理部门来说，他们可以根据交通事故模型的预测结果，调整交通信号灯的时间和车道设置，优化交通流量分配；其次，驾驶者可以根据交通事故风险分析的结果，更加注意交通安全，遵守交通规则，减少交通事故的发生。
为了实现基于大数据的交通事故预测和风险分析，需要依托先进的技术手段和算法。
首先，需要建立数据平台来收集和存储交通相关数据，这需要包括交通监控视频、交通传感器、交通信号灯等设备的部署和连接。
其次，需要借助数据挖掘和机器学习算法，对交通数据进行处理和分析，以发现潜在的规律和模式。
最后，需要利用人工智能和智能决策系统，对预测结果进行验证和优化。
当然，在进行基于大数据的交通事故预测与风险分析时，也需要注意一些问题。
首先，隐私保护是一个重要的问题，个人交通数据的收集和使用需要符合相关法律法规，并采取措施保护个人隐私。
其次，大数据分析结果的准确性和可靠性需要得到保证，算法的设计和验证需要经过严格的测试和评估。
交通运输大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
交通运输作为国民经济的重要支柱，其行业运行状况直接关系到国家的经济发展和社会稳定。
交通运输大数据分析通过对海量数据的挖掘、分析和应用，可以为交通运输规划、管理、运营和决策提供有力支持。
本报告旨在通过对交通运输大数据的分析，揭示行业发展趋势，为相关部门和企业提供决策依据。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所涉及的数据主要来源于以下几个方面：（1）交通运输行业统计数据：包括道路运输、水路运输、铁路运输、航空运输等方面的统计数据。
（2）地理信息系统（GIS）数据：包括道路、铁路、航道、机场等交通基础设施的地理信息。
（3）实时交通数据：通过交通监控设备、移动终端等途径获取的实时交通流量、速度、拥堵状况等数据。
（4）社交媒体数据：通过微博、微信、抖音等社交媒体平台获取的与交通运输相关的信息。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行去重、去噪、补缺等处理，确保数据质量。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除不同数据之间的差异。
三、数据分析1. 交通运输行业发展趋势分析（1）交通运输需求增长：随着我国经济的持续发展，交通运输需求不断增长，尤其是在城市化进程中，城市交通拥堵问题日益突出。
（2）交通运输结构优化：近年来，我国交通运输结构不断优化，铁路、水路等运输方式占比逐渐提高，公路运输占比有所下降。
（3）交通运输新技术应用：大数据、云计算、人工智能等新技术在交通运输领域的应用越来越广泛，为行业带来了新的发展机遇。
2. 交通运输运行状况分析（1）交通流量分析：通过对实时交通数据的分析，可以了解不同时段、不同路段的交通流量变化，为交通管理和疏导提供依据。
（2）交通拥堵分析：通过对交通拥堵数据的分析，可以找出拥堵原因，提出相应的治理措施。
（3）交通安全分析：通过对交通事故数据的分析，可以了解事故发生的原因和规律，为交通安全管理提供参考。
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术提纲：1. 高速公路交通大数据分析技术的意义与价值2. 高速公路交通大数据采集与处理技术分析3. 高速公路交通大数据挖掘技术分析4. 高速公路交通大数据分析技术在交通管理领域的应用与实践5. 未来高速公路交通大数据分析技术的发展趋势一、高速公路交通大数据分析技术的意义与价值随着城市化的不断发展和交通运输业的不断发展，高速公路交通流量的不断增加，对高速公路交通数据的分析和挖掘技术提出了更高的要求。
高速公路交通大数据分析技术的意义在于帮助高速公路运营管理部门实现智能化、信息化的决策，减少事故率和拥堵，提升交通效率，进一步推动城市交通可持续发展。
在高速公路交通管理的决策中，大数据分析技术可以帮助管理部门迅速把握当前的交通状况，了解高速公路的流量、车辆类型、速度等信息，并运用这些数据进行有效的调度和管理。
在高速公路建设、交通规划和城市规划方面，利用大数据分析技术可以更好地预测未来交通流量和路况走向，制定更合理的规划，提高城市交通的可持续性和安全性。
二、高速公路交通大数据采集与处理技术分析高速公路交通数据的采集和处理技术是大数据分析的前提，其主要任务是将交通数据从各种传感器和设备收集、传输并存储到数据处理平台。
数据处理的过程包括数据清洗、整理、挖掘等。
具体来讲，高速公路交通大数据的采集和处理可以分成以下几个步骤：1. 数据采集系统设计。
需要根据高速公路的路况、车流量、环境条件等因素确定数据采集设备的类型、数量、布置位置等。
2. 数据传输系统设计。
需要通过物联网等技术实现对数据的传输，以保证数据的准确性和实时性。
3. 数据存储系统设计。
对于海量的数据，需要选择合适的存储设备进行存储，例如分布式存储系统、云存储等技术。
4. 数据清洗。
清除错误数据、重复数据、异常数据等，确保分析结果的准确性。
5. 数据整理。
对采集到的数据进行分类、标签化、聚合等整理工作，以方便后续的数据挖掘分析。
大数据分析在智能交通系统中的交通事故分析
大数据分析在智能交通系统中的交通事故分析随着智能交通系统的发展和应用，大数据分析在交通领域中的作用也越来越凸显。
交通事故是交通领域中的重要问题，而利用大数据分析技术对交通事故进行深入研究和分析，不仅可以帮助我们更好地理解交通事故的成因和规律，还可以为交通管理部门提供科学依据，进一步提高智能交通系统在交通事故预防和救援方面的效果。
一、大数据分析在交通事故识别中的应用大数据分析技术可以对交通事故相关数据进行高效的提取和整合，为交通事故的识别提供基础。
通过对交通摄像头、交通信号灯等设备所获取到的图片和视频进行大数据分析，不仅可以实时识别并预警潜在危险，还可以对已发生的交通事故进行自动识别和分类。
例如，在智能交通系统中，利用大数据分析技术可以自动识别出各类交通事故的类型，如追尾、刮擦、碰撞等，为后续的数据分析提供基础。
二、大数据分析在交通事故成因分析中的应用交通事故的发生往往涉及多个因素，如道路状况、车辆状态、驾驶员行为等。
利用大数据分析技术，我们可以通过分析交通事故相关数据中的高维特征和关联关系，深入探究交通事故的成因，为事故原因的分析和预测提供支持。
例如，通过对大数据分析可知，在某些路段和时间段，道路拥堵和能见度不良等因素对交通事故的发生有较大影响，而一些驾驶员违规行为也是事故的重要因素。
这些数据分析的结果可以为交通管理部门制定相应的交通安全管理策略提供决策依据。
三、大数据分析在交通事故预防中的应用基于大数据分析的交通事故预防主要包括动态路况监测、驾驶行为监测和预警系统的建立。
通过对交通事故历史数据和实时交通数据进行大数据分析，可以实时监测路况的流畅程度、道路的危险性及驾驶员的行为习惯。
利用这些分析结果，我们可以提前预测潜在的交通事故风险，并通过警示系统向驾驶员发出预警信息，以便采取相应的避险措施。
同时，通过大数据分析，还可以为交通管理部门提供数据支持，指导交通规划和道路规划，进一步提高交通系统的安全性和通行效率。
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国外交通事故大数据挖掘分析
摘要：近年来，随着车速的提高及交通量的增长，道路交通事故每年呈上升趋势。
通过对交通事故大数据挖掘分析，k-means聚类分析和Apriori关联规则分析交通事故的趋势和模式，找出事故频发的路段和引发事故的原因以及事故频发的高峰期，以数据分析结果为依据，改善交通状况，减少交通事故，提高交通系统的效率。
关键词：交通系统、k-means聚类、Apriori算法
Abstract:recent years,as the improvement of speed of vehicle and growth of traffic volume,road traffic accidents is on the rise every year.based on data mining and analysis of traffic accidents big data,K-means cluster analysis and Apriori association rules analysis traffic accident tendency and pattern.find out frequent accident sections and the cause of accident and peak hours,base on data analysis result,improve the traffic situation,reduce tarffic accident,improve the efficiency of traffic system.
Key words：transportation system、k-means cluster、Apriori algorithm
一、引言
1 随着我国经济的发展，交通安全问题日益突出，已经引起了人们的广泛关注。
如何对大量的交通事故信息进行数据挖掘，寻找出其中隐藏的知识与规律，用以改善交通安全状况已成为数据挖掘的一个重要的研究领域。
2 国内外现状
智能交通系统国内外研究现状随着智能交通的发展，美国正在研究和部署车辆避碰、司机与车辆监控、与乘坐者安全性能改善等工作。
欧洲正在开展为优化人机界面和道路安全的远程信理“智能道路”的研究和示范。
澳大利亚也正在用智能交通系统新技术改善道路安全。
日本投入了大量的人力和资金，成功地组织了一个“动态路径诱导系统”的实验，日本相继完成了路车间通信系统、交通信息通信系统、宽区域旅行信息系统、超智能车辆系统、安全车辆系统及新交通管理系统等方面的研究。
日本“车辆、道路与交通智能协会”成立，ITS 由导航系统、自动收费系统、安全驾驶6 援助系统等9 个开发领域和20 个用户服务功能构成。
欧洲的ITS的开发与应用是与欧盟的交通运输一体化建设进程紧密联系在一起的。
智能交通系统的交通管理、车辆行驶和电子收费等都围绕全欧无线数据通信网来展开。
韩国政府于2001 月制订了全新的RRS计划投入75亿美元，建成包括汽车及高速公路系统，先进交通管理系统，电子收费系统个先进的RRS 子系统。
新加坡的ITS研发也具有了较高的水平，其城市高速路监控系统(EMAS)，优化交通信号系统(GLIDE)，出行者信息服务系统。
二、交通事故大数据分析流程
1 数据采集
交通事故大数据来源于公共安全部门和交通部门下的事故数据仓库CTCDR，CTCDR的目标是给负责交通安全人员提供及时、精确、完整、标准的交通事故数据。
CTCDR允许对数据进行复杂的查询，属性包括日期、道路位置、道路类型、碰撞类型、伤害程度等。
通过用户自定义交通事故数据维度，进行更高级的数据分析识别趋势和模式。
2 数据分析
k-means聚类分析，Apriori关联规则分析，关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依赖性或相互关联性。
事故数据的维度包括：日期、事故伤害程度、事故地点和区域、事故影响因素、事故碰撞类型、天气条件、路面情况、建设或维护相关、光照条件、路拦等；交通个体数据的维度包括：车辆是否是有资格的发动机型号、车辆类型、车辆制动、车辆机动前缀、车辆机动后缀、驾驶员或行人的年龄、驾驶员或行人是否喝酒和吸毒、车辆出毛病的个数、首先撞上物体、然后撞上物体。
涉及人员数据维度包括ID号、伤害分类、座位、年龄、保护系统的使用、安全气袋的状态、喷射状态。
道路特性数据的维度包括平均日流量、农村或城市、通道数。
3 数据可视化
Tableau进行数据可视化，生成相应的图表图形，直观表示交通事故大数据分析结果。
三、关于研究领域的原理及应用介绍（算法原理）
（1）K-means算法是一种经典的聚类算法，其基本思想是：以随机选取的K个样本作为起始中心点，将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇，再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点，依次循环下去，直到所有样本类别不再变动，得到K个交通事故类，并得到聚类算法模型，能够将所有交通事故数据划分到所属的类中，同时得到m个交通事故信息的特征对聚类效果的重要性程度。
图1 K-means聚类算法流程
（2）Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，设置最小支持度和最小置信度，产生频繁项集，关联分析数据源，某个项目集的支持度大于或等于最小支持度，则该项目集被标记为频繁项集。
找出频繁项集，根据这些频繁项集可以得到候选关联规则，计算每条候选关联规则的置信度，筛选出大于最小置信度的关联规则，这些关联规则能够发现道路交通事故数据中各种属性的关联，以及驾驶员、车辆、道路、天气、时间等属性引起道路交通事故的原因因素与事故结果之间的规则，从中得到规律。
图2 Apriori算法流程图
本文采用k-means聚类算法对交通事故数据进行基于属性聚类分析，在属性聚类中，使得在一个类中的事故特性具有很高的相似性，将每个类的事故原因当作一个整体来看。
采用Apriori关联规则算法找到引起事故的多因素和各自的占比，运用多维关联规则挖掘方法建立Apriori关联规则挖掘模型，通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律，并将这些规律作为现实中作出预防举措的依据。
四、研究的点
采用数据挖掘方法研究交通事故数据，建立多维关联规则数据挖掘模型，旨在通过数据挖掘的关联规则算法，将事故因素集和事故结果集组成事故模式，交通管理部门就可以通过对驾驶员、车辆、道路、天气、时间等因素来判断道路交通事故发生的可能性。
k-means算法对属性做聚类分析，通过指定时间范围，选择某个区域或某条道路来确定要分析的数据对象，选定需要分析的项目属性进行聚类分析，在属性聚类中，利用聚类分析对事故原因进行聚类和分组，使得在一个类中的事故特性具有很高的相似性，可以将每个类的事故原因当作一个整体。
根据实际需要，在事故原因聚类分析时，要考虑事故原因中各个属性的重要程度，进行属性重要度分析。
五、结果分析
表明引起交通事故绝大部分都是在没有不利天气条件下发生的，下雨或下雪对事故发生有较大影响。
上图说明事故多发生Daylight和Darklight，事故发生和光照条件并无太大关系。
交通事故多发生路面情况正常即干燥路面，其他情况如路面是湿的、有融雪等等容易引起交通事故。
上图表明引起交通事故的影响因素依次从大到小，分别是跟车距离太近、未能给出优先权、司机失控、变换车道不当、违反交通管理、速度过快、弯道超车、不安全倒退等等。
按路面情况进行聚类，路面情况可分为冰雪、潮湿、平坦等状况，根据聚类算法得出结论：平坦路面状况最多，事故数也最多，冰雪只在冬季的部分时间和部分路面才出现，发生事故的比例相对很大，说明冰雪路面易发生事故。
路面积水导致摩擦系数降低，车辆容易发生侧滑而冲出公路，导致交通事故的发生。
六、未来展望
随着经济与社会的发展，公路交通量与日俱增，其交通堵塞、交通拥挤与交通肇事等现象日益增多。
且公路占地多、环境污染和财力不足等诸多原因，己不再主要用修建更多公路的办法来解决交通问题，而是致力于用高科技改造现有公路网的技术状况和完善交通管理体系，以提高现有路网的通过能力，适应当前和未来交通量大幅度增长的社会需求。
智能交通系统应用计算机系统监控交通状况和系统自身性能，道路上埋设的感应线圈可检测车辆的车速，车流量及道路占用情况，并可在一秒钟内实时修改数据，交通信号可由计算机根据实际情况进行自适应调整或人为干涉，关键路段和重点地区配有摄像机实时监控交通情况。
智能交通系统正在研究将城市地区开发的交通管理技术和系统功能推广应用，通过先进的电子通信技术提高行车的安全性。
系统包括为驾驶员和事故受害者提供援助的无线紧急呼救系统，恶劣道路和交通环境的实时警告系统。
参考文献：
[ 1 ] 交通事故的深入数据分析及其应用，李一兵，袁泉，张雷，清华大学汽车安全与节能国家重点实验室；
[ 2 ] 智能交通发展中的大数据分析，岳建明，袁伦渠，北京交通大学经济管理学院；
[ 3 ] 基于大数据的智能交通运输平台的研究，韩欢，成都理工大学；[ 4 ] 基于R语言的多种聚类算法演示平台开发，徐天宇，浙江理工大学；
[ 5 ] 道路交通事故原因的聚类分析，于泓漪，吉林大学；
[ 6 ] 基于Apriori算法的交通事故关联规则挖掘，石鹏，宇仁德，刘芳，山东理工大学，TP312；
[ 7 ] 我国各省市交通事故情况聚类分析，周丽，长沙理工大学经济学院；。