依赖不确定性关联规则的城市交通流大数据挖掘
Foreign Electronic Measurement Technology（2020）
Abstract
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.
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