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文檔簡介
1、隨著高速公路收費系統(tǒng)的廣泛應用,產(chǎn)生了越來越多的收費數(shù)據(jù),如何對這些數(shù)據(jù)進行有效的分析和處理以便從中獲取有用知識,已經(jīng)成為一個非常關鍵的問題。數(shù)據(jù)挖掘則正是解決該問題的一項新興技術,它能夠處理大量的歷史數(shù)據(jù)并從中挖掘出隱含信息、模式或趨勢,具有廣泛的應用前景。
在對實際問題進行了調研并對原始業(yè)務數(shù)據(jù)進行了分析的基礎上,本文對原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)進行提取、轉換和加載的預處理操作,建立了基于主題的高速公路收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫?;谠摂?shù)據(jù)倉
2、庫,首先采用了分類中的決策樹算法和貝葉斯算法對超重車輛進行分類,其次采用了線性回歸算法對收費金額進行了預測。本文利用軟件集成開發(fā)環(huán)境Visual Studio2005和Microsoft SQL Server2005中的數(shù)據(jù)分析工具,對原始數(shù)據(jù)進行處理并得出最終結果。
最終,本文得到關于超重車輛的分類并產(chǎn)生了分類規(guī)則,以及對收費金額產(chǎn)生了回歸預測模型。這些規(guī)則和模型有利于對超重車輛類型和收費金額的預測,并將為高速公路的管理
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