空間數(shù)據(jù)挖掘在交通量調(diào)查管理系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、在飛速發(fā)展的現(xiàn)代社會(huì)中，人們對(duì)發(fā)展智能交通的需求日益強(qiáng)烈。隨著GIS(GeographicInformation System)技術(shù)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量越來越大，已擁有了龐大的空間交通數(shù)據(jù)，其中大量的原始數(shù)據(jù)可能隱藏著一些未知的知識(shí)，它們的價(jià)值亟需挖掘。如何充分利用這些空間數(shù)據(jù)，如何從這些數(shù)據(jù)中獲得有效的知識(shí)正是數(shù)據(jù)挖掘所要解決的問題。因此，數(shù)據(jù)挖掘成為本課題研究的一個(gè)重要內(nèi)容。
　　 本文利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL技術(shù)轉(zhuǎn)化和分

2、析從多種采集平臺(tái)得到的各種空間數(shù)據(jù)，建立了一套綜合的多功能省級(jí)交通量調(diào)查管理系統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，研究了交通量調(diào)查管理系統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型設(shè)計(jì)和多維數(shù)據(jù)集的建立，并提出了利用OLAP技術(shù)對(duì)多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，利用空間數(shù)據(jù)挖掘K-Means聚類算法技術(shù)對(duì)道路數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而建立了交通量信息中隱含的道路空間分布模式。根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際情況，繼續(xù)研究預(yù)測(cè)模型的建立，并且分析和應(yīng)用這些預(yù)測(cè)結(jié)果。本研究在智能交通系統(tǒng)的區(qū)域交通信號(hào)控制、動(dòng)態(tài)交通分配

3、以及路徑誘導(dǎo)等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 (1)研究了空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念、結(jié)構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)流程，多維數(shù)據(jù)模型和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)的技術(shù)特點(diǎn)，以及聚類數(shù)據(jù)挖掘方法的基本原理。
　　 (2)研究建立多維數(shù)據(jù)集并對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)，重點(diǎn)分析了月交通數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)集。最后對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘操作，以月交通數(shù)據(jù)事實(shí)表為基礎(chǔ)，用聚類的方法，挖掘出了某段時(shí)間內(nèi)月交通流數(shù)據(jù)的一些交通特征，為道