基于粒度計算的安全駕駛數據挖掘研究.pdf

1、伴隨汽車社會的臨近，機動車數量的不斷增加，機動車駕駛員的數量也在快速增長，交通安全問題日益成為社會發(fā)展的重要影響因素。在交通管理中數據庫技術己經獲得了普遍的應用，經過數十年的發(fā)展，交通安全數據庫系統(tǒng)己經保存了大量的業(yè)務數據，如何從龐大的數據庫系統(tǒng)中挖掘出有用的、潛在的知識給交通管理提供指導成為一個迫切的問題。數據挖掘是從大量的、有噪聲的、不完全的、隨機的、模糊的實際應用數據中，提取人們事先不知道的、隱含在其中的、但又是潛在有用的知識和信

2、息的過程。關聯規(guī)則是用來發(fā)現或挖掘大量數據之間有趣的關聯或相關關系。數據挖掘的關聯規(guī)則方法從交通安全數據庫中發(fā)現潛在的、有用的規(guī)律，用以指導交通管理，減少事故發(fā)生。關聯規(guī)則的經典算法----APriori算法，需要多次進行模式匹配所以要頻繁的訪問數據庫，這樣就大大地降低了它的速度。而粒計算是將復雜的大的問題分解成若干個容易的小的問題，它的基本思想是在不同的粒度層次上進行問題求解，是研究基于多層次結構的思維方式、問題求解方法、信息處理模式

3、及其相關理論、技術和工具的學科。
　　 本文提出了用粒計算思想去改進關聯規(guī)則挖掘算法，并將其應用于交通安全管理中，更好的提高知識挖掘的效率和準確度。在以上研究的基礎上，認真分析道路交通管理中車、人、環(huán)境、路各方面的因素對交通安全形成的影響，并結合交通安全數據特點，構建道路交通安全屬性的數據模型，對交通安全數據進行預處理。然后采用數據庫層ORACLE數據庫，實現了一個Visual Basic環(huán)境下的應用開發(fā)。設計了數據挖掘總體框架