基于WEKA的交通流數(shù)據(jù)處理平臺(tái)搭建及預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著交通流檢測(cè)、采集技術(shù)的發(fā)展，海量的交通信息得以獲取，與之相關(guān)的交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理技術(shù)手段也在蓬勃發(fā)展，例如數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并且取得了大量理論上的研究成果。而針對(duì)獲取的海量交通數(shù)據(jù)，如何有效地使用已有的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理及分析技術(shù)及理論手段對(duì)其有效整合和開(kāi)發(fā)，使交通工程人員能夠更快捷、更有效的進(jìn)行交通流數(shù)據(jù)處理和分析是目前交通工程應(yīng)用中的研究熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本文基于這個(gè)需求，建立了從交通流數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)處理分析的集成處理平臺(tái)，即通

2、過(guò)接口開(kāi)發(fā)方式，基于功能強(qiáng)大的開(kāi)源數(shù)據(jù)挖掘工具WEKA，集成SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)了從交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到交通數(shù)據(jù)預(yù)處理、交通數(shù)據(jù)分析、交通數(shù)據(jù)挖掘、交通數(shù)據(jù)特征展示的集成交通數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，設(shè)計(jì)了在平臺(tái)上進(jìn)行交通流處理和分析的流程;并基于此平臺(tái)，將K-means聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了交通流預(yù)測(cè)，從而給出了平臺(tái)應(yīng)用的范例，并通過(guò)數(shù)據(jù)處理結(jié)果說(shuō)明了平臺(tái)使用的合理性、便捷性和有效性。
　　本文首先對(duì)當(dāng)前熱門(mén)的三代數(shù)據(jù)挖掘

3、工具如CART系統(tǒng)、SAS、WEKA進(jìn)行分析比較，基于WEKA的數(shù)據(jù)庫(kù)接口、內(nèi)置多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法等優(yōu)點(diǎn)，選擇了WEKA，并通過(guò)開(kāi)發(fā)其與SQL Server2005的接口，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘工具的連接，建立了從交通流數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)處理分析的集成處理平臺(tái)。其次，設(shè)計(jì)了基于該平臺(tái)的交通流數(shù)據(jù)處理流程，即從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)預(yù)處理再到交通流預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)，其中研究了交通流數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)算法，數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)補(bǔ)償算法、濾波算法，并在交通流預(yù)測(cè)中提