高速公路收费数据中环境-运营特征关联规则挖掘

发布时间：2017-10-16 10:35

  本文关键词：高速公路收费数据中环境-运营特征关联规则挖掘

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【摘要】：针对传统关联规则挖掘算法在海量高速公路收费数据挖掘交通规律时存在的运算冗余、复杂度高、代价大等问题,提出一种改进的Apriori算法,可获得收费数据中环境特征与运营特征间的关联规则。首先将收费数据特征属性划分为收费站信息、时间信息、气象信息、运营信息4类,并进一步划分为环境特征域与运营特征域,从而构建收费数据特征模型;其次提出基于目标域的关联规则挖掘算法,在传统Apriori算法频繁项集产生过程中,根据期望规则结构以及已知规则后件,过滤无效项集,形成仅包含目标域的关联规则;最后,讨论了高速公路收费数据挖掘中的数据清理、离散化与数据拟合等问题,并在西宝(西安—宝鸡)高速公路收费数据集上进行了验证。试验结果表明:提出的方法时、空代价优于传统算法,能有效减少频繁项集数量,规则置信度在93%以上;试验中得到收费站位置、通行时间、气温及是否免费日等环境特性对车辆运行速度和收费站通行率的影响规则,这些规则可为高速公路交通控制及信息服务提供支持。
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;西安铁路局;
【关键词】： 交通工程 交通信息 数据挖掘 关联规则 目标域 高速公路收费数据 运营特征
【基金】：国家自然科学基金项目(51278058) 陕西省交通厅科技项目(13-39X) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(CHD2011JC02)
【分类号】：U495
【正文快照】： 0引言截止到2014年12月底,中国高速公路通车总里程数已达到111 918km[1]。目前,中国高速公路建设增长速度已趋于稳定,然而,如何有效提高当前高速公路的通行效率,成为当前交通运输领域研究的主要方向之一[2]。在不投入新的建设资金的情况下,通过交通信息化管理与服务,最大限度

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本文编号：1042232