基于数据挖掘技术的交通事故信息系统的研究与应用的综述报告.docx

该【基于数据挖掘技术的交通事故信息系统的研究与应用的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于数据挖掘技术的交通事故信息系统的研究与应用的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于数据挖掘技术的交通事故信息系统的研究与应用的综述报告随着城市交通的迅速发展,交通事故已经成为城市生活中常见的问题之一。为了减少交通事故的发生率,许多研究人员开始关注基于数据挖掘技术的交通事故信息系统。本篇报告将对这一领域的研究进行综述,并探讨这些系统的应用前景。,城市交通越来越复杂,交通事故已经成为城市生活中常见的问题之一。为了减少交通事故的发生率,需要对交通数据进行深入分析,以便从中获取有价值的信息。然而,由于城市交通数据的复杂性和海量性,传统的数据分析方法已经很难满足需求。因此,人们开始转向数据挖掘技术来解决这个问题。。它包括多种技术,如分类、聚类、关联规则挖掘等。这些技术可以帮助我们从交通数据中找出规律和模式,并帮助我们建立交通事故信息系统。。因此,在进行数据挖掘之前,需要对数据进行预处理以确保数据的有效性和一致性。这包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。。例如,它可以帮助我们找到某个时段、某个天气条件下发生事故的交通地点和车流量等。。这有助于我们更好地了解交通事故发生的原因和影响。通过聚类分析,我们可以找到不同道路、时间、天气条件下发生的事故群组,并将这些群组用于交通规划和交通安全措施的制定。。这有助于我们更直观地了解交通数据。例如,我们可以使用地图表示交通事故的发生位置和车流密度等。。这些系统可以在交通规划、交通控制和交通安全措施的制定方面发挥重要作用。例如,交通规划师可以使用这些系统来确定正确的位置和最佳的安全措施。此外,交通管理人员可以根据这些系统提供的信息来监测交通流量和事故发生率。,基于数据挖掘技术的交通事故信息系统可以提供重要的交通分析和安全措施制定的决策支持。这些系统需要进一步完善,以确保数据的准确性和一致性,同时也需要更好地应用在城市交通管理中。