本文關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在公交事故分析中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,交通領(lǐng)域?qū)ξ锫?lián)網(wǎng)的應(yīng)用也在逐步增多。城市公共交通工具的使用產(chǎn)生了大量的公交事故,并且也對(duì)人員產(chǎn)生了傷害。如何避免公交事故的發(fā)生成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和應(yīng)用可以使公交公司得到大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并且可以對(duì)收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析,以此來(lái)加強(qiáng)公交公司的管理,達(dá)到減少公交事故發(fā)生的目的。本文分析了影響公交事故的各種因素、人員受傷的部位和受傷的程度,并且根據(jù)這些屬性得到在不同的影響因素下人員會(huì)受到的傷害,顯然,如果僅僅查看資料是無(wú)法得到它們之間的關(guān)系的,所以,就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)找出這些屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文算法以關(guān)聯(lián)規(guī)則算法為基礎(chǔ),首先對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論、國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在交通事故中的應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)。其次,由于所得到的數(shù)據(jù)存在噪聲、缺省值等不足,所以需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作,包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約等。在此之后將數(shù)據(jù)統(tǒng)一編碼成數(shù)字的形式。然后,由于造成公交事故的原因分為多種,并且希望得到的結(jié)論是原因到結(jié)果的一種形式,所以運(yùn)用了基于數(shù)據(jù)立方體的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,通過(guò)對(duì)得出的規(guī)則進(jìn)行解釋和分析,得出了一些意見(jiàn)和建議,為以后公交的管理提供參考。最后,將基于Apriori算法的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和改進(jìn)的算法進(jìn)行了比較分析,得出新算法的速度更快、粒度更細(xì)。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)聯(lián)規(guī)則 公交事故 影響因素 物聯(lián)網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491.31;TP311.13
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.1.1 研究背景14-15
• 1.1.2 研究意義15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)研究綜述15-16
• 1.2.2 國(guó)外研究綜述16-17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)17-19
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容17
• 1.3.2 研究結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 理論基礎(chǔ)19-26
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘方法及其相關(guān)應(yīng)用19-22
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘概念19
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用19-22
• 2.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及其相關(guān)應(yīng)用22-25
• 2.2.1 物聯(lián)網(wǎng)概念22-24
• 2.2.2 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 公交事故挖掘算法流程26-40
• 3.1 事故數(shù)據(jù)預(yù)處理26
• 3.2 公交事故數(shù)據(jù)預(yù)處理基本過(guò)程26-31
• 3.2.1 公交事故預(yù)處理方法26-28
• 3.2.2 公交事故數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果28-31
• 3.3 基于公交事故數(shù)據(jù)立方體的應(yīng)用31-39
• 3.3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP31-35
• 3.3.2 公交事故數(shù)據(jù)立方體應(yīng)用35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 公交事故關(guān)聯(lián)規(guī)則分析40-52
• 4.1 公交事故規(guī)則Apriori算法分析40-45
• 4.1.1 Apriori算法流程41-44
• 4.1.2 Apriori算法偽代碼44-45
• 4.2 多維公交事故關(guān)聯(lián)規(guī)則45-48
• 4.2.1 簡(jiǎn)單多維數(shù)據(jù)模型46-47
• 4.2.2 結(jié)構(gòu)化多維數(shù)據(jù)模型47-48
• 4.2.3 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法偽代碼48
• 4.3 結(jié)果分析48-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第五章 公交事故分析算法的改進(jìn)52-57
• 5.1 分析算法的改進(jìn)52-55
• 5.2 算法的比較分析55-56
• 5.2.1 時(shí)間比較分析55
• 5.2.2 結(jié)果比較分析55-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 工作總結(jié)57
• 6.2 工作展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況62

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