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基于关联规则和粗糙集的智能交通改进算法研究与实验的中期报告

摘要

智能交通作为当今社会发展的重要方向，已经成为了公共交通系统的重要组成部分。本文针对目前智能交通系统的一些问题，尝试基于关联规则和粗糙集进行改进。首先，通过对交通数据进行分析处理，得到了交通特征数据集，并运用粗糙集进行属性约简，得到了较为关键的交通特征。接着，使用Apriori算法对交通特征数据集进行关联规则挖掘，得到了相关的关联规则，并剔除了其中的弱关联规则。最后，使用改进后的算法在实际交通数据上进行测试，并对比了原有算法的性能，验证了改进后算法的有效性。

关键词：智能交通；关联规则；粗糙集；Apriori算法；属性约简；弱关联规则

1.研究背景

随着城市化进程的加速和人口的快速增长，城市中交通拥堵、安全问题日益突出，给人们的出行带来了重大困扰。为了解决这些问题，智能交通作为一种新兴的公共交通方式得到了广泛的关注。然而，目前的智能交通系统仍然存在着一些问题，例如，数据处理精度低、关键特征缺失等问题。

因此，本文作为智能交通系统的改进方向，尝试使用关联规则和粗糙集进行改进，以提高交通数据的处理精度和关键特征的提取，为智能交通系统的进一步优化奠定基础。

2.研究内容

2.1数据预处理

本文采用了某城市交通数据进行分析处理。首先，对这些数据进行清洗和格式化，得到了一组完整、准确的交通特征数据集。然后，为了提高数据的处理精度，本文使用了离散化技术将数值型数据离散化为字符型数据，从而降低了数据的处理难度。

2.2属性约简

由于交通数据中存在大量属性，有些属性对结果的影响并不显著。为了提高关键属性的提取速度，本文使用粗糙集对交通特征数据集进行属性约简，并得到了交通特征的关键子集。

2.3关联规则挖掘

由于交通数据中存在大量的关联关系，因此本文基于Apriori算法对交通特征数据集进行关联规则挖掘，并得到了相关的关联规则。为了提高规则的有效性，本文还对挖掘得到的关联规则进行了剪枝，去除了其中的弱关联规则。

2.4算法应用与测试

为了验证改进算法的有效性，本文将改进后的算法应用于实际交通数据的处理中，与原有算法进行比较。结果表明，改进后的算法能够更快速、更准确地提取交通特征，并得到了更为有效的关联规则，性能得到了进一步提升。

3.研究意义

本文的研究成果实现了对智能交通系统的进一步优化和改进。通过关联规则挖掘和粗糙集的使用，使交通数据的处理精度得到了提高，关键特征也得到了更为准确的提取。这对于智能交通系统的建设、实际应用具有重要的意义。

4.研究展望

尽管本文的改进算法已经得到了一定的效果，但仍然存在一些问题，例如，关联规则挖掘效率不高、粗糙集中存在较大的误差等。因此，后续的研究可以从这些问题入手，进一步深入优化算法的性能和效果，为智能交通系统的发展做出更大的贡献。