交通数据挖掘研究
交通事故因素分析与预防
[摘要]
城市的不断发展已经导致城市交通事故的频繁发生，能否对已发生事故做出正确的分析将直接影响到能否对未来类似事故的成功避免。本文提出一种使用数据挖掘领域中的多维关联规则技术和概率统计学中的多元线性回归模型分析大量交通事故记录的方法，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，并得出直观的参数函数，使得交通管理人员或城市规划者能在交通管理中方便地运用这些函数，不但可以对交通事故的产生做定量性的分析，还可以采取相应的有效措施。
[关键字] 数据挖掘、多维关联规则、多元线性回归、交通事故
The Analysis and Prevent In Traffic Accidents
[Abstract]
The development of the city has led to the frequent occurrence of traffic accidents.
Whether we can analyze those accidents correctly in the past will directly determine the
avoidance of future ones of the similar kind. In this paper, we introduce a method,
including multidimensional association rule in the field of data mining and multiple
regression, helps analyze the large amounts of traffic accident records. With this method,
we are able to find out the underlying rules in traffic accidents through searching the
combination of frequent factors that probably lead to traffic accidents and get a function
about them. In addition, armed with the function, people will be able to take effective
actions to prohibit the anticipated accidents in real world.
[Key Words] Data Mining; Multidimensional Association Rule; Multiple Regression; Traffic
Accident
[引言]
城市的不断发展已经导致城市交通问题日益突出，交通事故频繁发生，而能否对已发生事故做出正确的分析将直接影响到能否对未来类似事故的成功避免。目前的分析方法大多是使用数据挖掘领域中的关联规则技术分析大量交通事故的记录，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，所得到的结果都是一组规则集合{Ai=>Bi（support，confidence），i=1,2,3„„}，通过这组规则我们能得知什么样的条件对交通事故的发生起多大的影响，但这并不足以起到预防的作用。一些既成的条件只能让我们对一些事故多发地带提高警惕，而无法从根源上降低事故发生率，避免经济损失。只有消除对事故发生起影响的条件，既在城市规划和道路交通设计时就避免产生那些条件，这样才能真正起到预防作用。而前面的那些规则在这方面运用并不方便，难以运用于实际工作中，无法提供有效的建议，从而降低交通事故的发生率。而本文在借助数据挖掘领域中的多维关联规则技术对交通事故记录进行分析的同时，又对分析结果使用多元线性回归模型进行处理，从而得到较为直观的参数函数，其使用方便，能有效广泛地运用在实际工作中，为城市规划和道路交通设计提供合理的建议，从根源上消除交通隐患，减少交通事故，挽回经济损失。
[基本思路] 交通事故原始数据数据清理标准数据模型21-D方体和频繁21-谓词集Apriori算法的变形多维关联规则通过置信度、支持度产生多维关联规则以属性为参数的函数线性回归
[建立模型]
方法中的数据模型是根据公安部目前使用的道路交通事故信息采集项目表建立的，除去一些多余信息，总结出了下述关键属性进行分析：
A0 事故类型：轻微刮擦(A01)、人员受伤(A02)、人员死亡(A03)
A1 天气：雨、雪、雾、晴、大风、阴、沙尘、冰雹、其他
A2 照明条件：白天、夜间有路灯照明、夜间无路灯照明
A3 能见度：50米以内、50-100米、100-200米、200米以上
A4 地形：平原、丘陵、山区
A5 在道路横断面位置：机动车道、非机动车道、机非混合道、人行道、人行横道、紧急停车带、其他
A6 路表情况：干燥、潮湿、积水、漫水、冰雪、泥泞、其他
A7 路面情况：路面完好、施工、凹凸、塌陷、路障、其他
A8 道路类型：高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路、等外公路、城市快速路、一般城市道路、单位小区自建路、公共停车场、公共广场、其他路
A9 公路行政等级：国道、省道、县道、乡道、其他
A10 路口路段类型：三枝分岔口、四枝分岔口、多枝分岔口、环形交叉口、匝道口、普通路段、高架路段、变窄路段、窄路、桥梁、隧道、路段进出处、路侧险要路段、其他特殊路段
A11 道路线形：平直、一般弯、一般坡、急弯、陡坡、连续下坡、一般弯坡、急弯陡坡、一般坡急弯、一般弯陡坡、
A12 道路物理隔离：无隔离、中心隔离、机非隔离、中心隔离加机非隔离
A13 路面结构：沥青、水泥、沙石、土路、其他
A14 路侧防护设施类型：波形防撞护栏、防撞墙、防撞墩、其他防护设施
A15 交通信号方式：无信号、民警指挥、信号灯、标志、标线、其他安全设施
A16 交通方式：大客车、小客车、（外籍客车）、大型货车、小型货车、（外籍货车）、汽车列车、三轮汽车、低速货车、其他汽车、摩托车、拖拉机、其他机动车、自行车、三轮车、残疾人专用车、畜力车、助力自行车、电动自行车、其他非机动车、手推车、步行、（乘汽车、乘摩托车、乘其他机动车、乘非机动车、）其他
A17 车辆合法状况：正常、未按期检验、非法改拼装、非法生产、报废
A18 车辆安全状况：正常、制动失效、制动不良、转向失效、照明与信号装置失效、爆胎、其他机械故障
A19 车辆行驶状态：直行、倒车、掉头、起步、停车、左转弯、右转弯、变更车道、躲避障碍、静止、超车、其他
A20 车辆使用性质：公路客运、公交客运、出租客运、旅游客运、一般货运、危险品货运、租赁、其他营运、警用、消防、救护、工程救险车、党政机关用车、企事业单位用车、施工作业车、校车、私用、其他非营运
[多维关联规则]
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，使用频繁k-项集（集合中含有k项，并且这k项的组合出现的频率高于预先给定概率值）去寻找频繁（k+1）-项集。首先，找出频繁1-项集的集合。该集合记作L1，L1用于找出频繁2-项集的集合L2，而L2用于找出L3，如此下去，直到不能找到LK，即频繁k-项集。
由于模型中的属性有多个，所以我们不能简单地使用Apriori算法进行分析，而要对其进行修改，从而能在多维数据中找到所有的频繁k-谓词集，而不是频繁k-项集。
这在里我们要用到数据立方体这个数据结构，它是由方体的格组成，方体是多维数据结构，它用于存放对应n-谓词集的计数。
( )(A0)(A1)(An)(A0,A1)(A0,A1)0-D(顶点)方体1-D方体2-D方体„„„„„„„„(A0,„,An)„„n-D方体 首先，构造0-D方体：它只有一个格，记录着记录总数；
然后，构造1-D方体：它只有一个维度，每个格记录的为当前属性取相应值的记录数。构造完全部1-D方体后，我们要对除1-D方体（A0）外的其它1-D方体进行处理，既根据其记录数的多少对相应属性所取的值进行从小到大排序，分别记为Ai1，Ai2，„„,Aik。例如：
取值1取值2属性Ai取值3„„取值kL1L2L3„„Lk记录数L3
因为我们所要找的规则是A=>A0，而1-D方体中，除1-D方体（A0）外，均不包含谓词A0，故将其均视为频繁1-谓词集，不进行过滤。
接着，构造2-D方体：我们的目的是找到类似为A=>A0，的规则，所以构造出来的方休必须包含属性A0，否则通过它得出的规则也是我们不感兴趣的。故此在构造2-D方体时，我们可以做一些特殊的处理，既只将1-D方体（A0）与其它1-D方体连接处理，而不将其它方体两两连接处理，这样既减少了工作量，又不置于丢失有用的信息。对1-D方体（A0）和1-D方体（A1）的具体方法如下：因为有两个属性，连接后生成的将是一个二维表格，如下：
A01A02A03A11L01,11L02,11L03,11A12L01,12L02,12L03,12属性A0属性A1„„„„„„„„A1kL01,1kL02,1kL03,1k
可以采用多维数组的形式表现：
[A01，A11]= L01，11 [A02，A11]= L02，11 [A03，A11]= L03，11
[A01，A12]= L01，12 [A02，A12]= L02，12 [A03，A12]= L03，12
„„ „„ „„
[A01，A1k]= L01，1k [A02，A1k]= L02，1k [A03，A1k]= L03，1k
根据给定的“支持度L”和1-D方体找出频繁2-谓词集。若[A0i，Ajm]
接下去则根据k-1-D方体连接生成k-D方体：两个k-1-D方体可以连接当且仅当它们只有一个不相同的属性，既k-1-D方体(A0，Ai1，„„，Aik-3，Aik-2)与k-1-D方体（A0，Aj1，„„，Ajk-3，Ajk-2）可连接当且仅当Ai1= Aj1，„„，Aik-3= Ajk-3，Aik-2≠Ajk-2。然后根据所生成的k-D方体找出频繁k-谓词集。
最后可以得到21-D方体和频繁21-谓词集。形式如下：
[A01，A1i，„，A20，j]= L01，1i，„，20,j „„ [A03，A1i，„，A20，j]= L03，1i，„„，20,j
„„ „„ „„
[A01，A1i’，„，A20，j’]= L01，1i’，„，20,,j’ „„ [A03，A1i’，„，A20，j’]= L03，1i’，„„，20,j’
根据频繁21-谓词集可得下列一组规则：
A1(A1,i1)∧„„∧A21(A21,i21) =>A0(A0,i0) =
基于数据挖掘的综合交通运输管理系统设计
基于数据挖掘的综合交通运输管理系统设计
随着城市化和现代化发展的不断推进，交通运输已成为一项非常重要的事业，特别是随着城市化进程的加速，传统的交通管理模式已经难以适应城市快速发展的需求。为了更好地管理和优化城市交通运输的效率，需要一套基于数据挖掘的综合交通运输管理系统。
一、 数据挖掘的概念和作用
数据挖掘是一种通过分析数据，发现潜在的、无法察觉的、有用的模式和规律的过程。它可以应用于各个领域，特别是在商业、科研、社会管理和医学等领域具有广泛的应用。在交通运输领域，数据挖掘的作用同样不可忽视。
通过数据挖掘技术，可以深入了解城市交通运输的状况，包括车流量、拥堵情况、路况等。同时可以利用历史数据，对未来的交通运输情况进行预测和规划。利用数据挖掘技术，可以更好地管理和优化城市交通运输的效率，以此改善市民出行的质量，提高城市交通运输的整体水平。
二、 基于数据挖掘的综合交通运输管理系统的设计
基于数据挖掘的综合交通运输管理系统是一种结合数据挖掘技术的智能交通管理系统，在其设计中，一般包括以下几个部分。
1. 数据采集
这个环节是整个系统的基础，数据的采集质量和有效性决定了后续工作的开展。数据可通过传感器、摄像头、卫星定位等手段进行采集，可以采集的数据种类非常多，包括车流量、拥堵情况、路况等。
2. 数据预处理 在数据采集的过程中，采集的数据可能存在缺失、误差等问题，所以在数据挖掘之前需要进行数据预处理，将数据清理、统一、去噪，以确保后续分析的数据质量。
3. 数据挖掘
这是整个系统设计的重点环节，通过数据挖掘技术，可以深入了解城市交通运输的状况，包括车流量、拥堵情况、路况等。同时可以利用历史数据，对未来的交通运输情况进行预测和规划。
4. 数据分析
在数据挖掘之后，需要对数据进行分析，如对交通拥堵的原因进行分析，优化道路及交通设施等进行调整来避免拥堵。同时还可以通过数据分析得出合理的出行方案。
5. 信息展示
数据挖掘技术在公路交通管理系统中的应用研究
第１Ｏ卷第６期 ２０１０年ｌ２月 鸡西大学学报 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＪＩＸＩ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ Ｖ０１．１０ Ｎｏ．６ Ｄｅｃ．２０ｌ０ 文章编号：１６７２—６７５８（２０１０）０６—００４０—２ 数据挖掘技术在公路交通管 秦 佳 理系 统中的应用研究 摘要：介绍了用于预测决策的回归分析方法，进行预测决策数据挖掘模型设计，并用公路交通管理系 统中违章数据进行验证，得出较优的用于公路交通管理预测决策的数据挖掘模型。 关键词：数据挖掘；预测决策；回归分析 中图分类号：ＴＰ３ｌ１．１３１ 文献标识码：Ａ 数据挖掘作为数据仓库技术的重要应用，利用一系 列方法，从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知 识，并对数据进行深层分析、挖掘，为企业提供综合性分 析决策信息。实现数据共享，统一分析平台的数据环境， 为高质量的决策提供坚实的数据基础。 公路交通管理系统是在原闯红灯抓拍系统的基础 上，对抓拍的图片进行后台管理的系统，扩展了对于监测 不按导向车道行驶、停车压线、超速等各种违法行为的综 合管理。利用数据挖掘技术，对交通违规车辆数据进行 分析和处理，初步实现交通违规车辆管理的分析和管理 预测功能。 利用回归分析的方法，进行数据挖掘，建立包括时间 变量在内的线性回归模型。预测时，输入任意的时间和 自变量，利用回归模型对目标进行预测。 １模型的影响因素 影响交通管理的因素很多，主要体现在闯红灯、酒后 驾车、无证驾驶、超载、上下班高峰时间、主要地段车流 量、路况、天气等方面。为了优化模型，便于数据的处理， 使之更加贴近实际情况。 采用多元线性回归的方法建立公路交通管理预测模 型，利用四元线性回归方程，分析影响因素与公路交通管 理预测之间的线性关系，从而简化分析过程，提高系统预 测和决策能力。现将闯红灯（ｒｔｒｌ—ｉｄ）、酒后驾车（ｄｒｕｎｋ ｄｒｉｖｉｎｇ ｉｄ）、上下班高峰时间（ｔｉｍｅ—ｉｄ）、天气（ｃｌｉｍａｔｅ—ｉｄ） 这四个影响因素作为自变量，利用回归输出的连续变量， 用于公路交通管理的预测。 ２模型的数据处理 为了保证数据的一致性、有效性和层次性，要有统一 数据的来源，为数据挖掘做准备。采用某市交通综合信 息数据仓库，作为公路交通管理预测模型的数据来源。 利用ＯＬＡＰ技术，将不同的多个点的ＰＯＳ系统数据及不 同类型的数据，从数据库系统中抽取、转换并加载到数据 仓库。在建立好的数据仓库中，将系统网络中记录着来 自不同地段的交通基本数据（交通的基本信息和车辆的 违章细节）集中在一起，作为源数据，其数据类型可为 Ａｃｃｅｓｓ、Ｏｒａｃｌｅ、ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ及文本文件等。 针对不同的预测影响因子，对数据进行最细粒度的 汇总和加工，形成面向多个层面的新的、详细的数据和层 汇总数据，在保证系统运行稳定的前提下，使得预测的主 题完善、丰富。而在数据仓库中，存储的是以季度或月为 粒度的当前基本数据和历史基本数据，就要对其按日为 粒度作为预测数据的基础，再用于数据挖掘。 数据预处理的方法：在事实表中的ｒｔｒｌ—ｉｄ、ｄｒｕｎｋ ｄｒｉｖ— ｉｎｇ—ｉｄ、ｔｉｍｅ—ｉｄ、ｃｌｉｍａｔｅ—ｉｄ，利用ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ２０００中建立 的ＤＴＳ包，将时间维表与之相关联，进行转换处理，提取 出所需的时间单位用于预测模型的计算。 ３模型的建立及检验 ３．１多元线性回归模型。 设研究对象受多个因素ｘ。，Ｘ ，Ｘ，…，Ｘ （自变量）影 响，各影响因素与预测目标Ｙ（因变量）的关系是线性的， 则其多元回归线性模型为： Ｙ。＝ｐ０＋ｐｌＸ。ｌ＋ｐ２Ｂ论＋…＋ｐ…Ｘ ＋￡ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ） （１） 式中： Ｙ．，Ｘｉｍ——预测目标和影响因素的第ｉ组观测值； ８ｉ——第ｉ组观测值对Ｙ．的随机误差； ，Ｂ 一，ｐ ——ｍ＋１个待估计的回归参数。 在多元线性回归模型中，做如下假设：①ｙ与Ｘ．（Ｊ＝ １，２，…，ｍ）之间满足线性关系；②ｘ 是确定性变量，且在 两个自变量或多个自变量之间存在线性关系；③随机误 差ｓ服从正态分布，且ｓ—Ｎ（０， ）。 其矩阵形式为： Ｙ＝ＸＢ＋￡ 式中： Ｙ＝ Ｂ＝ Ｘ＝ ￡ｌ ／３２ ： ● ８ｎ （２） 用最小二乘法估计回归系数向量Ｂ，求得其估计值Ｂ为 作者简介：秦佳，硕士，讲师，鸡西大学电气与信息工程系，黑龙江・鸡西。邮政编码：１５８１００ ・４０・
时空数据挖掘在交通流预测中的应用
时空数据挖掘在交通流预测中的应用
随着城市化进程的加速和社会经济的发展，人们对交通出行的需求越来越高。但是，城市交通拥堵问题亟待得到解决。因此，研究城市交通流预测的算法和方法具有重要的理论意义和实际应用价值。时空数据挖掘技术是处理城市交通流数据的重要手段之一，本文将介绍时空数据挖掘在交通流预测中的应用。
一、时空数据挖掘的基本原理
时空数据挖掘是一种将时间和空间结合起来处理数据的技术。它通过收集和处理大规模的时空数据，寻找数据中的规律和模式，并基于这些规律和模式进行预测和分析。时空数据挖掘的基本原理是通过对数据进行“聚类”和“分类”，找出数据的共性和差异性，从而找到数据的本质规律。
二、时空数据的采集和处理
时空数据挖掘涉及大量的数据采集和处理。常见的采集方法包括传感器、GPS定位、摄像头等设备。数据采集后需要经过预处理，即对数据进行清洗、去重、格式化等操作，以便后续的分析和应用。在数据预处理的过程中，需要注意数据的质量和准确性，避免噪声和错误数据的干扰。
三、交通流预测是指通过对过去的交通数据进行分析和模型建设，预测未来的交通状况。交通流预测是城市交通规划和交通管理的重要技术之一。时空数据挖掘是处理交通流数据的重要技术手段之一，具有高度的可靠性和精度。
1、预测交通拥堵
交通拥堵是城市交通中的一大难题。时空数据挖掘技术可以通过对历史交通数据的分析和模型预测，提前发现交通拥堵的可能性。例如，可以通过历史的交通数据来预测未来的拥堵情况，从而进行交通管理和规划。 2、规划交通路线
时空数据挖掘可以通过对历史的交通数据进行分析，找出不同时间不同路段的交通流量和拥堵情况，从而制定合理的交通管理政策，确保交通流畅。例如，可以通过历史的交通数据来确定不同时间段的路段拥堵情况，制定路线调整方案，以缓解拥堵状况。
3、智能交通控制
时空数据挖掘可以根据历史的交通数据和当前的交通状况，制定智能交通控制方案，实现交通拥堵的缓解和交通效率的提高。例如，可以通过历史的交通数据来确定不同时间段的交通状况，自动调整信号灯时间，优化交通信号配时，从而实现交通的智能控制。
数据挖掘在智慧交通领域的应用
ＮＯ．１２．２Ｏ１３ 现代商贸工业 Ｍｏｄｅｒｎ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｔｒａｄｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ２０１３年第１２期
数据挖掘在智慧交通领域的应用
郭 骅 周 吉
（江苏省邮电规划设计院，江苏南京２１０００６）
摘要：论述了数据挖掘的技术概述和方法论，分析了智慧交通领域数据的现状，结合数据挖掘方法论和当前国内研究
实际情况，提出了适合智慧城市建设的挖掘思路，以一个典型的挖掘案例来具体说明这些关键环节上的主要工作和产物。 关键词：ＣＲＩＳＰ—ＤＭ；数据挖掘；智慧城市；聚类算法
中图分类号：Ｆ４９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—３１９８（２０１３）１２—０１５２—０２
１ 引言
２００９年某省会城市市委提出，将充分发挥软件产业优 势，集成先进技术，推进电信网、广电网与互联网在技术上
的融合，努力建设以信息资源数字化、信息传输网络化、信
息技术应用普及化为主要标志的“智慧城市”。 “智能交通”工程是智慧城市中的一个重要标志，目前 该城市用地布局已基本确定，在中心城区道路不允许大规
模扩建和改造的前提下，唯有依靠智能交通系统（ＩＴＳ），对
城市交通进行更有效的控制和管理，提高交通的机动性、安 全性，最大限度地发挥现有道路资源的效率。交通信息主 要由道路信息、监测基站、车辆种类、车辆速度、车流量、违 法违章信息、道路事故等信息组成，随着设备的部署及时间
的推移，交通信息的数据量越来越庞大，面对海量的独立的
数据，按照传统的维度汇总、以特定的视角去分析统计的方 法是无法从这些庞大的数据中获取价值。因此我们需要新
的智慧的手段、能够发现有效信息的技术，这就是数据挖掘
（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ）。 数据挖掘是为了在海量的低价值数据中发掘出有用的 高价值数据，在交通领域可以用来识别道路通行的能力并 可用作未来车辆流量的预测依据，把抽样的数据进行类比
分析得出隐藏在数据中的的发展趋势，预测道路车辆流量
的发展，并根据预测的结论来管理交通。另一方面可以研 究各种与交通存在潜在关系的对象的数据，来识别这些影
基于人工智能的轨迹数据挖掘技术研究
基于人工智能的轨迹数据挖掘技术研究
随着每个人手持智能设备的数量越来越多，轨迹数据挖掘技术也越来越成熟。这些数据对于很多行业来说是非常重要的，如交通管理、广告投放、商业决策等等。本文将讨论基于人工智能的轨迹数据挖掘技术研究，以及其技术原理和实现方法。
一、什么是轨迹数据？
在开始谈论轨迹数据挖掘技术之前，我们需要搞清楚什么是轨迹数据。轨迹数据是指人或物在一定时间内的位置信息。例如，智能手机上的GPS可以记录您在某个时间点在哪里以及您移动的路径。这些数据可以包括位置、时间、速度等信息，被广泛运用于许多领域。
在交通管理中，轨迹数据可用于优化传统交通系统，例如，改进红绿灯的时间安排、排队等待的时间、路线设计等。轨迹数据也可用于预测交通流量、优化公共交通、协调城市道路网络等。
二、轨迹数据挖掘技术原理
轨迹数据挖掘技术是一项复杂的过程，由数据收集、数据预处理、特征提取、挖掘建模等多个环节组成。其中，数据预处理是非常重要的一步。它通常涉及到噪声过滤、插值技术、异常值检测等。
在得到经过预处理的轨迹数据后，特征提取即可进行。特征提取是将原始轨迹数据 转换为可描述轨迹属性的特征值的过程。例如，通过提取轨迹数据中的速度、加速度、路程、旅行时间等重要参数，来建立描述轨迹的特征集合。这些特征将有助于我们进行进一步的挖掘分析。
在特征提取完成后，下一步是挖掘建模。挖掘建模是利用算法将特征集抽象成数学模型的过程。例如，基于人工神经网络的挖掘技术，可以通过神经网络训练来建立轨迹数据预测的模型。其他的分类算法还包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
三、轨迹数据挖掘技术的应用
轨迹数据挖掘已广泛应用于各行各业。以下是几个典型的应用案例。
1. 交通管理
交通管理可能是最早应用轨迹数据科技的领域之一。轨迹数据可以帮助监控和管理城市交通流量，优化交通信号灯，协调车辆和行人之间的安全通行。此外，基于GPS的车辆监控系统和公共交通调度系统也是轨迹数据挖掘技术应用的典型案例。
轨迹数据挖掘与轨迹预测算法研究
轨迹数据挖掘与轨迹预测算法研究
随着移动设备的普及和智能化的发展，轨迹数据的收集和分析变得更加容易。人们在使用智能手机、电子支付工具以及社交媒体平台时，几乎都是在产生并留下轨迹数据。这些海量的轨迹数据蕴含着丰富的信息，通过对其进行挖掘和分析，可以洞察用户行为、交通规律以及城市发展趋势，为城市规划、交通管理以及商业决策提供有力支持。
在轨迹数据挖掘和轨迹预测算法的研究中，最常用的技术包括聚类分析、序列模式挖掘、轨迹模式发现以及轨迹预测算法。
首先，聚类分析是将相似的轨迹点或轨迹进行分类的一种常用技术。通过聚类分析，可以将轨迹数据划分为不同的群组，并发现数据中的隐含规律和特征。例如，可以通过对出租车轨迹数据进行聚类分析，找出出租车聚集区域，并进一步对交通拥堵现象进行研究和预测，以优化交通管理。
其次，序列模式挖掘是从轨迹数据中发现时间上有序的频繁模式。通过对用户轨迹的时间序列进行挖掘，可以发现用户行为的规律和模式。以移动自动售货机的轨迹数据为例，可以通过序列模式挖掘找出用户购买商品的常规时间和地点，以优化售货机的商品摆放和库存管理。
另外，轨迹模式发现则是在轨迹数据中寻找重复出现的轨迹模式。轨迹模式发现可以帮助我们理解轨迹数据中的重复和变化模式，从而揭示出轨迹数据中的规律和趋势。例如，分析步行者的轨迹数据可以发现行人的常用路径以及行走的速度和距离，为城市规划和交通管理提供参考。
最后，轨迹预测算法是基于历史轨迹数据进行预测的一种算法。通过对历史数据的分析，可以建立模型并利用这些模型来预测未来的轨迹。轨迹预测可以广泛应用于交通流量预测、用户行为预测以及物流配送等方面。例如，基于出租车轨迹数据的预测模型可以帮助城市规划部门预测未来交通流量，从而合理规划道路建设和交通管理策略。
总之，轨迹数据挖掘与轨迹预测算法的研究在城市规划、交通管理以及商业决策等领域具有重要的应用价值。通过对轨迹数据的挖掘和分析，可以揭示出数据中的规律和趋势，从而为决策者提供决策支持和科学依据。未来，我们还可以进一步探索新的数据挖掘技术，并结合人工智能和大数据分析等领域的方法，提高轨迹数据的挖掘效果和预测准确度，为城市发展和社会进步做出更大贡献。
数据挖掘的分类及在交通系统中的应用
ＶＡ 瓣 【高新技术产业发展】
数据挖掘的分类及在交通系统中的应用
袁辉华
（中国人民银行岳阳市中心支行湖南岳阳４１４０００）
摘要：数据挖掘技术至今仍是计算机领域的一个研究热点，首先介绍数据挖掘的各种分类及分类过程，然后以数据挖掘的分类方法为基础，对数据挖掘在交通系 统应用中的主要问题进行探讨 最后对数据挖掘的发展还做预测。 关键词： 数据挖掘；分类；交通；建模
中图分类号：ＴＰ３文献标识码：Ａ文章编号：１ ６７１－－７５９７（２０１０）１２１０００２－－０１
人们面对着大量的数据，却往往无法找到需要的信息，很难发现有用的
知识，这就是“信息爆炸”带来的困惑。如何有效地利用和处理大量的数据
成为当今世界共同关心的问题。随着数据库技术、人工智能、数理统计和并
行计算等技术的发展与融合，数据挖掘（ＤＭ）技术应运而生［１］。数据挖掘的
实质是一种发现知识的应用技术，是从大量的不完全的、有噪声的、模糊
的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有
用信息和知识的过程［２］。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，有人工智
能、数据统计、可视化、并行计算等。因此，数据挖掘也有多种分类方法。
１数据挖掘分类
根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则
发现、趋势分析、偏差分析、模式分析等［３］。
根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态
数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库以及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络。
根据挖掘方法可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法、决
策树、可视化、最近邻技术等。其中，机器学习方法可细分为：归纳学习方
法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法可细分
为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判
别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析
（主元分析法、相关分析法等）［４］。
数据挖掘技术在智能交通管理中的应用
２０１ ３年第８期 （总第２５１期） 惘鸯 ＮＯ．８．２０１ ３ （ＣｕｍｕｌａｔｉｖｅｔｙＮＯ
．２５１）
数据挖掘技术在智能交通管理中的应用
秦佳
（鸡西大学电信系，黑龙江鸡西１５８１００）
摘要：随着社会的发展，交通事故、交通拥堵、环境污染和能源消耗等问题日趋严重，交通管理部门力求利 用现有的交通设施，在宏观上使现有的交通设施得到最佳的利用，有效缓解交通拥堵，减少交通事故，给出 行者以舒适安全的交通环境。 关键词：数据挖掘；交通流；数据仓库；智能交通管理；交通拥堵；交通事故 中图分类号：ＴＰ３１ １ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９—２３７４（２０１３）０８—００４５—０２
１ 智能交通管理数据挖掘
城市道路交通数据来源广
泛，具有结构各不相同、数据间多
层次性等特点，城市道路交通数据
包括静态的交通道路环境数据以及
动态的交通流数据等。
数据挖掘是从大量数据中寻
找其规律的技术，主要有数据准
备、数据选择、数据预处理、数据
转换、数据挖掘，最后找出规律并
表示，如图ｌ所示。
１．１道路交通数据
道路交通数据是指按时间顺
序将道路交通数据采样得到的一
系列在时间上离散的数值型数据序
列，它成为智能交通管理平台的主
要研究对象。车辆在道路上行驶形
成交通流，交通连续流是机动车辆
在道路上连续行驶形成的车流，如
果车流在一定的时间和空间范围内
不处于横向交叉影响的路段上，交
通流将呈现连续流状态，比较典型
的是高架道路段、越江隧道、高速 图１数据挖掘过程图
公路等路段上在没有异常干扰的情 一 况下的交通流就是典型的连续流；—。
机动车辆在交叉路口的交通信号灯控制下，红灯停止，绿
灯通行，交通流则呈现非连续状态。
１．２智能交通管理控制数据
智能交通管理平台记录了大量交通管理控制信息，如
电子警察系统将交通违法车辆的违法行为过程用图像等数
据信息记录下来，为交警部门提供车辆交通违法信息，还
有车辆管理信息、驾驶员管理信息等。 智能交通管理平台数据挖掘体系结构
基于Hadoop的城市道路交通流量数据分布式存储与挖掘分析研究
８２ 公 路 与 汽 运 Ｈｉｇｈｗａｙｓ ８Ｌ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 第５期 ２０１３年９月
基于Ｈａｄｏｏｐ的城市道路交通流量数据分布式
存储与挖掘分析研究＊
廖飞 ，黄晟 ，龚德俊。，安乐
（１＿湖南省交通科学研究院交通运输工程信息化中心，湖南长沙４１００７６； ２．长沙赛视交通科技有限公司，湖南长沙４１００７６）
摘要：面对巨大而且快速增长的城市道路交通流量数据，采用基于Ｈａｄｏｏｐ中ＨＢａｓｅ分布式 数据库来存储采集到的城市道路路段交通流量，并采用Ｈａｄｏｏｐ高效并行计算ＭａｐＲｅｄｕｅｅ编程模 型对海量的城市交通流量数据进行了数据挖掘分析。实验结果验证了基于Ｈａｄｏｏｐ在城市道路交 通流量数据的存储与处理上比传统的方式更高效。 关键词：城市交通；交通流；Ｈａｄｏｏｐ；ＨＢａｓｅ；数据处理；并行计算；挖掘分析 中图分类号：Ｕ４９１．１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７１—２６６８（２０１３）０５－－００８２－－０５
随着人们生活水平的提高，城市汽车拥有量快
速增加，城市道路交通流量急剧增长，交通堵塞、交 通事故、交通违法等问题日渐显著。面对如此巨大
而且快速增长的城市道路交通流量数据，如何快速 存储、灵活扩展存储容量，采用何种科学、有效的数
据挖掘手段对交通流量数据进行分析研究，成为城 市交通领域的一大难题。
该文采用Ｈａｄｏｏｐ中ＨＢａｓｅ分布式数据库存 储每一时段采集到的城市道路路段交通流量，采用 Ｈａｄｏｏｐ高效并行计算ＭａｐＲｅｄｕｃｅ编程模型对海
量的城市交通流量数据进行挖掘分析，得到每一时 刻、每天、每月的城市各路段交通流量统计分布情
很好地利用交通分析软件ＴｒａｎｓＣＡＤ对目标年的
交通量进行预测，不仅可提高交通量预测的准确性， 而且能使预测更为方便、快捷。
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基于数据挖掘技术的交通事故关联分析
基于数据挖掘技术的交通事故关联分析
交通事故关联分析是利用数据挖掘技术对事故数据进行分析和挖掘，寻找事故发生的相关规律和因素，以便为交通安全管理和相关政策制定提供科学依据和参考。基于数据挖掘技术的交通事故关联分析具有系统性、可靠性和高效性等优势，并且能够发现未知的关联规律和异常数据。
首先，基于数据挖掘技术的交通事故关联分析需要构建数据挖掘模型。通常，数据挖掘模型包括特征选择、数据预处理、分类器构建和结果评估等步骤。其中，特征选择是指从大量的事故数据中选择最具代表性和相关性的特征，以便更好地体现事故的本质和特点。数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和归一化等处理，以减少数据的噪音和冗余，提高数据的质量和可信度。分类器构建是指根据不同的需求和目标，利用不同的算法和模型来识别和分类事故数据，以便更好地理解事故的关联规律和因素。结果评估是指对模型构建的效果进行测试和评价，以确定模型的效率和准确性，进而为后续研究和应用提供参考。
其次，基于数据挖掘技术的交通事故关联分析具有多种应用。例如，可以利用这种方法对不同类型的事故数据进行分类和预测，以便为交通安全管理和相关政策制定提供科学依据和建议。同时，还可以利用这种方法对事故的时空分布和影响因素进行分析和评估，以便更好地确定交通安全的热点区域和改善措施。此外，还可以利用这种方法对事故的人员伤亡和财产损失等指标进行评估和统计，以便更好地掌握事故的整体影响和损失情况。
最后，基于数据挖掘技术的交通事故关联分析还面临一些挑战和问题。其中，最为重要的是数据质量和数据隐私的问题。由于事故数据的收集和整合涉及不同部门和单位，存在不同的标准和方法，导致数据的质量和一致性难以保证。同时，由于事故数据涉及个人隐私和敏感信息，如何保护数据的隐私和安全也是一个非常重要的问题。
综上所述，基于数据挖掘技术的交通事故关联分析既具有科学性和实用性，又具有广泛的应用前景和挑战。通过更好地利用数据挖掘技术，我们可以更好地理解交通事故的本质和规律，促进交通安全管理和相关政策制定的科学化和智能化。