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智能公交系统数据挖掘研究与应用的中期报告

一、研究背景

随着城市化进程的加快，城市公共交通系统愈发重要。智能公交系统是一种基于信息技术对公交车辆、乘客、交通路线等进行管理和优化的智能化交通系统。智能公交系统可以帮助城市交通部门更好地管理公交系统，提高公交系统的效率和服务质量，同时减少环境污染和交通堵塞等问题。

智能公交系统涉及的数据源广泛，包括公交车辆实时位置、乘客上下车站点、路线拥堵情况、天气状况等等。因此，对这些数据进行挖掘和分析，能够为改进公交系统提供重要的支持和参考。

本次研究旨在探索智能公交系统数据挖掘的方法和应用，通过对数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为公交系统的管理和优化提供支持。

二、研究内容

本次研究的具体内容如下：

1.数据采集和预处理

首先需要对智能公交系统涉及的数据进行采集和清理。数据采集可以通过智能公交系统提供的API接口或者数据库获取，同时需要对数据进行清理和预处理，如缺失值填补、异常值处理等。

2.数据探索性分析

对采集到的数据进行探索性分析，了解数据的特征、属性、分布等情况，发现数据的异常点和统计规律，为后续数据挖掘提供基础。

3.关联规则挖掘

通过关联规则挖掘算法，发现公交车站点之间的关联关系，探索公交车站点的互动行为，同时发现公交车站点的流量规律和拥堵情况。

4.分类与聚类

通过分类和聚类算法，对公交车站点进行分类和聚类，发现不同类型或者聚类下的公交车站点的特征和规律，为公交系统管理和优化提供决策参考。

5.预测与优化

通过时间序列分析和优化模型建立，对公交系统的未来发展进行预测和优化。同时，作出具有实际意义的决策和建议。

三、初步成果

1.数据采集和预处理

采集到了北京市某线路的公交车辆实时数据，对数据进行了缺失值的填补和异常值的处理。

2.数据探索性分析

探索性分析发现公交车站点之间的关联关系和流量规律。

3.关联规则挖掘

采用Apriori算法，挖掘出不同公交车站点之间的关联关系和频繁项集。

4.分类与聚类

采用K-Means算法，对公交车站点进行聚类分析，得到不同聚类下的公交车站点的特征和规律。

5.预测与优化

通过ARIMA模型，预测出公交车辆的未来趋势和流量变化规律，并给出车辆分配和时间安排的优化建议。

四、下一步计划

1.继续完善数据预处理的工作，进一步采集其他线路的数据进行分析和比对。

2.探索更多的数据挖掘算法，如分类树、神经网络等，提高数据挖掘的效果。

3.加强与个人出行APP、共享单车、出租车等交通媒介的融合，探索更为精确的公交流量、需求等数据，以提高公交系统的可靠性和优化效果。

4.将研究成果与公交公司共享，促进公交系统的升级和发展。

五、结论

本研究的初步成果表明，智能公交系统数据挖掘对于公交系统的管理和优化是十分必要的。通过对数据进行探索性分析、关联规则挖掘、分类与聚类和预测与优化，可以发现有价值的信息和规律，为公交系统的决策提供支持。随着数据量和数据质量的提高，公交系统数据挖掘的效果也将得到进一步提升。