公路收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與挖掘.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是現(xiàn)代最主要的信息處理技術(shù)之一,它集成了許多學(xué)科成熟的工具和技術(shù),并隨著這些學(xué)科的發(fā)展而不斷進步。本文運用數(shù)據(jù)挖掘算法,詳細地探討了結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來研究收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)的思路,為決策分析提供了知識基礎(chǔ)。
　　 收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)是收費系統(tǒng)運行過程中的產(chǎn)物,是一組記錄公路運營結(jié)果的重要數(shù)據(jù)。現(xiàn)今已有多種方法對其進行研究,最常見的是利用統(tǒng)計學(xué)理論進行的數(shù)據(jù)分析方法,但這種方法工作量大、效率較低。
　　 本文針對收費數(shù)據(jù)的

2、不一致性并含有噪音等特點,提出不完整噪音數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法,在對缺失數(shù)據(jù)進行有效填補的同時去除數(shù)據(jù)集中的噪音數(shù)據(jù)。針對聚類集成算法面臨的2大問題,提出共同屬性缺失模式生成算法和子集生成算法,用于查找頻繁缺失項,生成聚類子集,進而融合聚類結(jié)果;針對常規(guī)數(shù)據(jù)處理不能很好的分析收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)這一問題,采用4種數(shù)據(jù)挖掘算法,引入概念描述方法,匯總給定相關(guān)數(shù)據(jù)集,提供數(shù)據(jù)的一般特性;引入關(guān)聯(lián)分析方法,尋找給定數(shù)據(jù)集之間的聯(lián)系;引入分類和預(yù)測方法