依赖不确定性关联规则的城市交通流大数据挖掘

• 作者: 张婷曼 丁凰
• 来源期刊: 国外电子测量技术
• 关键词: 不确定性关联规则 城市交通 流大数据挖掘 智能交通系统
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与方法|Theory & Method
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TP38
• 语种: 中文
• DOI: 10.19652/j.cnki.femt.2002214

摘要

针对城市道路交通系统汽车流量时空分布严重不均且难以预测,极易引发交通拥堵的问题,基于城市交通监控系统中采集到的海量视频数据,结合模式识别技术与大数据挖掘方法.提出了一种基于不确定性关联规则的城市交通流大数据挖掘方法,该方法固有地考虑了时空相关性.不确定性关联规则模型用于学习通用的交通流特征,并且以不确定性关联的分层方式进行训练.实验表明该城市交通流大数据挖掘算法,为进一步优化交通信号配时,调控交通流量,提高交通管理效率和道路资源利用率进而改善交通拥堵状况,提供有效的数据支持.