毕业论文题目：基于数据挖掘的城市交通流量预测研究
摘要：
随着城市化进程的不断加速，城市交通问题越来越受到人们的关注。交通流量预测是解决城市交通问题的重要手段之一。本文基于数据挖掘技术，对城市交通流量预测进行研究。首先对交通流量预测的理论基础进行分析，然后采用数据挖掘算法进行数据预处理，最后采用机器学习算法进行预测模型建立和优化。实验结果表明，本文提出的算法能够有效预测城市交通流量，并具有一定的精度和实用性。
关键词：数据挖掘，机器学习，交通流量预测，城市交通
Abstract:
With the rapid development of urbanization, the city transportation problem has become more and more attention-grabbing. Transportation flow prediction is an important means to solve city transportation problems. The research on transportation flow prediction based on data mining is conducted in this paper. Firstly, the theoretical basis of transportation flow prediction is analyzed. Then, data processing techniques such as data预处理 and machine learning are used to establish the prediction model. Finally, the model is optimized using machine learning. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively predict transportation flow and have a certain accuracy and practical value.
Keywords: data mining, machine learning, transportation flow prediction, city transportation
1. 引言
城市交通问题已经成为全球性的挑战，给城市的发展带来了诸多不便和安全隐患。交通流量预测是解决城市交通问题的重要手段之一。然而，传统的交通流量预测方法存在许多问题，如预测精度不高、数据获取难度大等。因此，本文提出了一种基于数据挖掘技术的城市交通流量预测方法。
2. 数据挖掘的理论基础
数据挖掘是指利用大量未标记的数据，通过机器学习算法和统计分析方法，从中挖掘出有用的信息和模式的过程。数据挖掘的理论基础包括统计学、机器学习和信息论等。本文主要运用统计学和机器学习的相关知识，对数据挖掘的理论基础进行分析。
3. 数据预处理
在数据挖掘过程中，数据预处理是非常重要的步骤。数据预处理包括数据清洗、特征选择和数据转换等。本文采用数据清洗、特征选择和数据转换等方法，对交通流量数据进行预处理。
4. 机器学习算法
机器学习是指通过让计算机从数据中学习规律和模式，然后利用这些规律和模式进行预测和决策的方法。本文采用多种机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络和支持向量机等，建立和优化交通流量预测模型。
5. 实验结果分析
本文采用仿真软件对交通流量进行模拟，并利用数据预处理后的交通流量数据，采用决策树、随机森林、神经网络和支持向量机等机器学习算法，建立和优化交通流量预测模型。实验结果表明，本文提出的算法能够有效预测城市交通流量，并具有一定的精度和实用性。
6. 结论
本文提出了一种基于数据挖掘技术的城市交通流量预测方法，并采用机器学习算法建立和优化了预测模型。实验结果表明，本文提出的算法能够有效预测城市交通流量，并具有一定的精度和实用性。未来，本文将进一步完善算法，提高预测精度，并应用于实际交通流量预测中，为城市交通问题的解决提供科学依据。