基于WEKA的交通流數據處理平臺搭建及預測實現.pdf

1、隨著交通流檢測、采集技術的發(fā)展，海量的交通信息得以獲取，與之相關的交通數據存儲和處理技術手段也在蓬勃發(fā)展，例如數據庫技術和數據挖掘技術，并且取得了大量理論上的研究成果。而針對獲取的海量交通數據，如何有效地使用已有的數據存儲、處理及分析技術及理論手段對其有效整合和開發(fā)，使交通工程人員能夠更快捷、更有效的進行交通流數據處理和分析是目前交通工程應用中的研究熱點問題之一。本文基于這個需求，建立了從交通流數據存儲到數據處理分析的集成處理平臺，即通

2、過接口開發(fā)方式，基于功能強大的開源數據挖掘工具WEKA，集成SQL Server數據庫，開發(fā)了從交通數據存儲到交通數據預處理、交通數據分析、交通數據挖掘、交通數據特征展示的集成交通數據處理平臺，設計了在平臺上進行交通流處理和分析的流程;并基于此平臺，將K-means聚類與BP神經網絡算法相結合實現了交通流預測，從而給出了平臺應用的范例，并通過數據處理結果說明了平臺使用的合理性、便捷性和有效性。
　　本文首先對當前熱門的三代數據挖掘

3、工具如CART系統(tǒng)、SAS、WEKA進行分析比較，基于WEKA的數據庫接口、內置多種機器學習算法等優(yōu)點，選擇了WEKA，并通過開發(fā)其與SQL Server2005的接口，實現了數據庫與數據挖掘工具的連接，建立了從交通流數據存儲到數據處理分析的集成處理平臺。其次，設計了基于該平臺的交通流數據處理流程，即從數據存儲到數據預處理再到交通流預測的實現，其中研究了交通流數據存儲的數據庫算法，數據預處理中的數據補償算法、濾波算法，并在交通流預測中提