中北大学毕业论文题目：基于数据挖掘的城市交通拥堵预测研究
摘要：城市交通拥堵已经成为影响城市可持续发展的重要因素之一。本论文基于数据挖掘技术，对城市交通拥堵进行预测研究。首先对城市交通拥堵的相关数据进行收集和整理，然后采用特征选择和特征工程的方法，构建城市交通拥堵预测模型。最后，通过实验和数据分析，证明了本预测模型的可行性和有效性。本研究为城市交通拥堵的预测提供了一种新的方法和思路，对于城市可持续发展具有重要的现实意义。
关键词：数据挖掘，城市交通拥堵，预测，特征工程，实验分析
1. 引言
城市交通拥堵已经成为影响城市可持续发展的重要因素之一。在城市交通中，车辆数量快速增长，道路容量不足，交通信号控制不良等因素导致交通拥堵。解决城市交通拥堵需要采取多种手段，如优化交通信号灯控制、增加道路容量、提高交通效率等。本论文基于数据挖掘技术，对城市交通拥堵进行预测研究。
2. 相关研究
城市交通拥堵预测研究一直是学术界和实际应用中的热点话题。国内外有许多关于城市交通拥堵预测的研究，其中主要的研究内容包括：预测方法的选择、特征工程、数据挖掘技术的应用等。
(1)预测方法的选择
预测方法的选择是城市交通拥堵预测研究中的重要问题。常用的预测方法包括：回归分析、时间序列分析、神经网络、支持向量机等。选择适当的预测方法，能够提高预测的准确性和可靠性。
(2)特征工程
特征工程是城市交通拥堵预测研究中的重要步骤。特征工程包括特征选择和特征工程等。特征选择的目的是选择最相关的特征，提高预测的准确性。特征工程的目的是将原始特征转化为符合数据挖掘技术的要求的特征，提高预测的可靠性。
(3)数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术是城市交通拥堵预测研究中的重要技术。数据挖掘技术包括：分类、聚类、关联规则挖掘等。数据挖掘技术的应用可以提高预测的准确性和可靠性。
3. 研究方法
本论文的研究方法包括：
(1)数据收集和整理
本论文收集了城市交通拥堵的相关数据，包括车辆数量、道路长度、交通信号灯时间等。
(2)特征选择和特征工程
本论文采用特征选择和特征工程的方法，构建城市交通拥堵预测模型。
(3)实验和数据分析
本论文通过实验和数据分析，证明了本预测模型的可行性和有效性。
4. 结论
本研究基于数据挖掘技术，对城市交通拥堵进行预测研究。首先对城市交通拥堵的相关数据进行收集和整理，然后采用特征选择和特征工程的方法，构建城市交通拥堵预测模型。最后，通过实验和数据分析，证明了本预测模型的可行性和有效性。本研究为城市交通拥堵的预测提供了一种新的方法和思路，对于城市可持续发展具有重要的现实意义。