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数据挖掘在城市智能交通系统中的应用研究的中期报告
中期报告：数据挖掘在城市智能交通系统中的应用研究
目前，随着城市化进程和交通运输方式的改变，城市交通已经成为城市发展的瓶颈和难题。为了更好地解决这一问题，运用数据挖掘技术对城市智能交通系统进行研究和应用已成为必然趋势。
本研究在前期调研的基础上，制定了以下具体工作内容：
1.数据采集和处理：
本研究选取了某市区作为研究对象，以该区市政交通局和市公交公司的数据为主要采集对象，包括路网数据、公交线路数据、公交站点数据等。在数据采集过程中，为了确保数据的准确性和可靠性，我们采用了多种数据采集方式，并对采集到的数据进行了清洗和处理。
2.数据挖掘算法的选择和应用：
本研究采用了分类算法、关联规则挖掘算法和聚类算法等多种数据挖掘算法来分析和挖掘数据。其中，分类算法用于对交通流量数据进行分类分析，以便更好地了解交通流量的变化趋势和影响因素；关联规则挖掘算法用于对公交线路数据和公交站点数据进行关联规则分析，以便更好地了解公交线路以及公交站点之间的关系；聚类算法用于对道路网数据进行聚类分析，以便更好地显现出各个区域的交通特性和规律。
3.分析和应用结果：
本研究通过对采集到的数据进行分析和挖掘，获得了大量有价值的交通运输信息和公交服务信息。在交通运输方面，我们发现交通流量受到天气、季节、节假日等多种因素的影响；在公交服务方面，我们发现公交线路和公交站点之间的关系比较密切，均会影响公交服务质量。这些信息将有助于提高城市交通的智能化水平，推动城市交通的现代化。
未来，本研究将进一步完善数据采集和处理工作，并继续应用和改进数据挖掘算法，以便更好地挖掘和应用城市交通数据，为城市智能交通系统提供更多、更好、更全面的数据支撑。