決策樹分類在交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)已經(jīng)成為21世紀(jì)交通運輸體系的發(fā)展趨勢，其實質(zhì)是對交通信息的分析、共享和綜合利用。數(shù)據(jù)挖掘，簡單地說，就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。分類分析是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要組成部分，決策樹分類又是分類分析中最為典型的方法。在交通數(shù)據(jù)分析中使用決策樹分類技術(shù)，并學(xué)會一個分類模型，能夠有效地利用海量交通數(shù)據(jù)進行交通狀況的分析和預(yù)測。 交通擁塞是困擾城市交通的一種常見交通現(xiàn)象。在歷史交通擁塞相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上使用數(shù)據(jù)分類

2、技術(shù)，能很大程度上去發(fā)現(xiàn)城市交通中的擁塞知識，從而做到對擁塞的估計和預(yù)防。發(fā)現(xiàn)交通擁塞知識首先必須學(xué)會交通擁塞分類模型，我們把這種分類模型稱之為“交通擁塞分類器”。 基于以上理論，本文著重于分類算法及在此基礎(chǔ)上建立的“交通擁塞分類器”的研究。在簡要介紹了數(shù)據(jù)挖掘與分類技術(shù)的基本知識后，基于上海安裝的交通數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)SCATS采集的交通數(shù)據(jù)，本文首先分析了交通數(shù)據(jù)的特點并著重討論了交通數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)，在通常的只分析動態(tài)交通數(shù)

3、據(jù)流屬性的基礎(chǔ)上增加了對城市道路本身的靜態(tài)地理空間屬性的分析。然后，討論了急切分類決策樹算法C4.5，針對C4.5算法構(gòu)造分類模型時間開銷較大，而且時效性較差的缺點，提出了一種基于懶散分類的改進算法：LDTA。該算法的思想是將懶散的基于示例的方法和C4.5分類方法有機的進行結(jié)合，從而可以充分發(fā)揮它們的優(yōu)點，克服各自的缺點。這樣就有效地提高了算法的時效性、運算速度，而又有較高的分類精確度。另外，本文從減少分類器分類復(fù)雜度、提升分類性能的角