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声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题主要研究内容及论文组织结构
1.3.1 论文主要工作内容
1.3.2 论文章节组织结构
第2章 智能交通数据分析与数据挖掘技术
2.1 引言
2.2 智能交通数据分析
2.2.1 智能交通系统
2.2.2 智能交通数据分析
2.3 数据挖掘技术
2.3.1 数据挖掘的概念
2.3.2 数据挖掘的目的
2.3.3 数据挖掘的任务
2.3.4 数据挖掘的流程
2.3.5 数据挖掘常用方法
2.3.6 数据挖掘的主要应用
2.3.7 数据挖掘的发展趋势
2.4 本章小结
第3章 交通数据预处理与数据仓库
3.1 引言
3.2 数据预处理主题的选择
3.3 数据预处理一般流程
3.4 交通数据仓库
3.4.1 交通数据仓库的引入
3.4.2 交通数据仓库的建模
3.4.3 交通数据仓库元数据管理
3.5 智能交通数据分析平台
3.6 交通数据预处理
3.6.1 交通拥堵数据预处理
3.6.2 交通事故数据预处理
3.7 本章小结
第4章 分类技术及在交通拥堵数据分析中的应用
4.1 引言
4.2 分类数据挖掘的定义
4.3 分类数据挖掘的一般方法
4.4 典型分类方法与分类方法的性能评估
4.4.1 典型分类方法
4.4.2 分类方法的性能评估
4.5 决策树分类分析的常用算法
4.5.1 决策树概述
4.5.2 ID3 算法简述
4.5.3 C4.5 算法
4.6 C4.5 方法在交通拥堵数据分类中的应用
4.6.1 系统结构设计
4.6.2 系统工作流程
4.6.3 相关具体实验
4.7 本章小结
第5章 关联技术及在交通事故数据分析中的应用
5.1 引言
5.2 关联数据挖掘的定义
5.3 关联数据挖掘的分类
5.4 关联规则的研究方向
5.5 关联分析的经典算法-Apriori算法
5.5.1 Apriori算法描述
5.5.2 Apriori算法实例说明
5.6 Apriori算法交通事故数据分析中的应用
5.6.1 Apriori算法的改进
5.6.2 相关具体实验
5.7 本章小结
第6章 智能交通数据分析平台与相关项目
6.1 引言
6.2 基于WEB-GIS的智能交管信息平台
6.2.1 系统介绍
6.2.2 系统结构
6.3 智能数据分析平台在系统中的工作原理
6.3 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 内容总结
7.2 研究展望
致谢
参考文献
作者在学期间发表论文