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关联规则发现在ITS中的分析与实现
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2009-08-26
Petc
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针对当前智能交通系统的现状与需求，结合关联规则的研究，将关联规则发现应用到
智能交通领域中，采用一种改进的Apriori 算法，获取智能交通系统中实时数据的内在关联规则，为智能交通信息检索系统提供具有关联关系的数据源，以此数据源为基础，智能交通内部信息检索系统能够提供关联查询服务。
目前，我国智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)已初步形成，覆盖了交
通信号控制、交通综合检测、交通流采集以及实时交通信息服务等方面。为了有效的利用现有系统实时采集得到的原始数据，使这些数据资源为交通信息关联查询、交通管理的决策、以及交通预报提供基础数据支持，对现有数据进行关联分析，已成为智能交通发展的一项重要任务。
关联规则发现是用来发现大量数据中各项集之间的相互联系的。从大量的数据库事务记
录中发现关联关系，可以形成有价值的信息，提供高级关联检索服务进而帮助管理人员进行决策。这种技术可以应用到智能交通领域中来，通过分析智能交通系统中采集得到的原始数据，发现其中的数据关联性，为智能交通领域内信息共享、数据精确分析与预警提供服务。
智能交通领域中，采用一种改进的Apriori 算法，获取智能交通系统中实时数据的内在关联规则，为智能交通信息检索系统提供具有关联关系的数据源，以此数据源为基础，智能交通内部信息检索系统能够提供关联查询服务。
目前，我国智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)已初步形成，覆盖了交
通信号控制、交通综合检测、交通流采集以及实时交通信息服务等方面。为了有效的利用现有系统实时采集得到的原始数据，使这些数据资源为交通信息关联查询、交通管理的决策、以及交通预报提供基础数据支持，对现有数据进行关联分析，已成为智能交通发展的一项重要任务。
关联规则发现是用来发现大量数据中各项集之间的相互联系的。从大量的数据库事务记
录中发现关联关系，可以形成有价值的信息，提供高级关联检索服务进而帮助管理人员进行决策。这种技术可以应用到智能交通领域中来，通过分析智能交通系统中采集得到的原始数据，发现其中的数据关联性，为智能交通领域内信息共享、数据精确分析与预警提供服务。
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