序列模式挖掘在公路隧道交通中的應用研究.pdf

1、隨著高速公路建設的飛速發(fā)展，隧道群和長大隧道也隨之增加，為了監(jiān)測隧道運營情況，控制安全事件、事故的發(fā)生，隧道監(jiān)控系統已經建立起來。但這些系統采用實時監(jiān)測機制，缺乏對檢測數據的整理和分析，使大量數據被丟棄和閑置。同時，大量的隧道交通檢測數據具有時間或順序上的關聯性，序列模式挖掘就是在時序數據庫中挖掘相對時間或其他模式出現頻率高的模式。序列模式挖掘是最重要的數據挖掘任務之一并有著廣闊的應用前景，包括顧客購買行為分析、網絡訪問模式分析、DNA

2、序列破譯、自然災害預測等方面。
　　 本文針對隧道監(jiān)控系統存在的問題，分析了現有交通檢測技術用于隧道存在的不足，討論了隧道交通事件定義及其等級劃分的方法，并在此基礎上提出了一個基于序列模式挖掘的隧道交通事件等級預測系統。然后針對隧道交通檢測數據特點，采用關聯關系修補的方法處理缺損數據，提取隧道交通事件的屬性數據，并對其進行了離散化，使之滿足序列模式挖掘的要求。描述了序列模式挖掘的主要算法，重點研究了PrefixSpan算法在隧道