摘要：将物联网作为基础所对应的智慧交通的大数据挖掘系统，是针对大城市进行服务，同时具备良好自适应性的整合项目。想要确保这个项目能够实现的前提是对科学方法论以及关联模式的构建，还要对项目在日后大范围的复制以及推广形成良好的基础。相关从业人员应该积极探索，对国外的一些先进技术和理念加以借鉴，与我国交通系统的实际状况进行融合，继而创建出一套符合我国国情的智慧交通的大数据挖掘体系，为我国交通事业的健康发展奠定基础，继而为我们国家国民经济的发展提供出源源不断的动力。随着社会的进步和国民经济的发展，汽车行业和交通行业变得越来越发达，为了针对都市当中目前十分严重的交通问题加以解决，本文探讨物联网以及数据挖掘在指挥交通当中的应用，以期为我国交通事业的发展贡献出自己微薄的力量。
关键词：物联网；智慧交通；大数据；数据挖掘
1、物联网在智慧交通当中的应用
为使我国目前显得越来越严峻的交通情况得到改善，要更为努力的提升交通运输的各种设备在信息化以及智能化方面的水平。而因为物联网在现代网络工程、计算机工程以及人工智能等各个领域良好的应用，继而显现出了非常良好的技术优势，可以说将物联网作为基础的智慧交通是现代交通行业今后发展的一个主要趋势。
物联网主要是对射频自动识别的相关技术加以应用，结合计算机技术和互联网达成物品自动识别以及数据信息的共享。在物联网当中，物品是利用射频识别设备、红外线感应器以及定位系统等传感设备，将物品跟互联网之间实现相互的连接，继而实现信息的交换以及共享，形成一种智能化定位、识别、监控以及管理的模式。物联网的基础，也是其核心部位还是互联网，可以说是互联网的一种拓展。把物联网以及云计算作为基础的智能传感、数据通信、卫星导航等技术实现了高效的集成，继而应用到交通运输的整个管理体系当中，可以说是智慧交通最为重要的一个标志。而在这个网络里面，人、车以及路形成了一种密切的配合，实现了和谐统一，这在一定程度之上提升了交通运输所呈现的效率，为交通安全提供出了良好的保障，让整个交通体系显得更加的智能化。
交通系统应该说是一个十分复杂的综合体，要是仅仅从道路，亦或是车辆等一方面进行考虑，是不能从本质上对问题加以良好解决的。而在现代信息技术的辅助之下，应该采取系统的形式对交通系统当中的问题加以解决，可以说物联网的相关技术对各种交通系统问题的解决形成了非常强大的辅助作用。而物联网在现代智慧交通系统当中的利用体现在以下几个方面：
1.1 V2V汽车防碰撞式报警系统
这个系统叫做V2V，翻译成中文的意思为车对车，是美国的通用公司所研究发明的。这个预警系统主要应用到了卫星导航系统，对车辆实时所处位置加以精准的定位，当两辆车之间的距离在危险的范围之内的时候就会发出报警信息，继而利用无线网络把获得的信息传输给距离三百米之内的车辆，起到对双方驾驶员加以提醒的作用，同时还能够在很短的时间之内分析出所需要应用的解决措施。与此同时，该系统还能够实现自动刹车，不过车辆还是由人来进行完全的掌控。通用公司工作人员介绍说，该预警系统可以在最大程度上降低驾驶员由于处在车辆盲区位置而无法观察到其它车辆而形成的危险。系统还可以避免因为能见度过低、道路曲折以及驾驶员注意力不够集中等问题而导致的交通事故。
1.2 Telematics通信系统
车载信息服务主要指的是在车辆当中加设咨询互动平台，继而利用通信系统供给出种类繁多的信息。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆这个系统利用呼叫中心以及数据中心给车主供给出点对点服务，继而实现远程车辆的诊断、车辆的失窃定位、撞车之后自动报警等智能通信服务，利用人机对话所设置的导航系统，对服务平台所收到实时道路信息加以利用，继而防止道路拥堵的情况出现，给人们供给出道路指引，从而为人们的驾驶过程供给出更大的便利。与此同时，由于更多的传感器在车辆当中的应用，汽车呼叫中心能够利用对实时路况的收集给人们供给出更为科学合理的维修以及应急方案。
1.3 互动形式的公交站系统
美国的麻省理工大学在对一种互动形式的公交车站进行研究，这个车站能够让人们等车的过程当中有很多事情做，继而不会对等车产生疲倦和枯燥的感觉。设计思想主要是人跟数字环境之间的互动要形成一种无时无刻的形式，在开放空间当中供给开放形式的服务，使得人们在对公交加以等待的过程当中可以对一些信息进行查询、对旅游的路线实施规划、玩游戏或者阅读等。这个系统让公交站实现了一种转变，变成了一种人跟物之间良好的互动的车站，供给出互动形式的地铁、广告、规划路线等，实现了让公交站变成人们娱乐的公共设施。
2、数据挖掘在之后交通当中的应用
智慧交通是对城市交通加以改善的关键，不过对交通数据信息加以准确和及时的获取，继而创建交通数据的处理模型，这是对智慧交通加以建设的一个大的前提，而这个问题能够利用数据的挖掘技术加以良好的处理。交通数据具有较强的复杂性、庞大性以及广泛性，在种类以及形式方面都显得纷繁复杂，信息量十分庞大，在海量数据当中找出最为有用的信息成为了交通系统工作人员最为重要的任务。结合交通数据所具备的特征，传统形式的数据分析方式基本上都是利用统计以及多维数据分析的方式，而这些方法却不能对复杂而且庞大的各种交通数据信息加以良好的解决。不过近些年数据挖掘技术得到的前所未有的高速发展，这也就在交通数据的分析当中可以更好的对传统形式以及新兴的分析和挖掘技术加以良好的结合，对交通系统的各种难题进行分析以及预测。
数据挖掘是一种在大型数据库当中对一些隐含的，不过具有潜在用途的各种知识以及信息加以提取的一个过程。换一种说法就是，对数据进行挖掘的过程可以说是决策支持的过程，对数据库以及人工智能等各种技术作为基础，继而自动对生产线当中之前存在的数据信息加以分析和归纳，对潜在模式加以挖掘，对人们的行为为加以预测，协助驾驶人员对行车的具体路线进行调整，对车流量的高峰期以及风险进行良好的规避，做出更为合理的决策。而因为互联网技术逐渐深入人们的日常生活，城市当中个各种数据都以一种爆炸的态势增长。这也就让人们在进入到全新的数据时代，不过也将会面对无法对实时的数据信息加以及时获取的难题，所以目前非常急切要获得一个从大量数据当中对有用的信息供给加以发掘的方法，而数据挖掘也就是在这样的大环境当中应运而生的。
数据挖掘一般有几项任务：①关联分析；②聚类分析；③分类分析；④时序模式；⑤偏差分析。为使交通拥堵以及交通事故等各种问题得到更为良好的解决，应该结合数据挖掘当中的分类技术针对以往的交通问题加以良好的解决，对出现交通拥堵时所呈现的规则加以提取，继而利用道路以及路口所呈现的交通数据对所获得的规则加以匹配，继而更好的对拥堵问题进行预测。针对交通事故来说，最为关键的是从以往出现的交通事故的数据当中发现问题的所在，对事故出现的具体原因加以分析，继而为交通部门选择有效地措施提供方便。数据挖掘当中的关联分析能够实现对一些有用规则表达的确定，继而呈现出在事故出现的时候，各种客观的因素对于事故出现所形成具体的影响程度。
结束语
终上所述，随着社会的进步和国民经济的发展，汽车行业和交通行业变得越来越发达，为了针对都市当中目前十分严重的交通问题加以解决，本文探讨物联网以及数据挖掘在指挥交通当中的应用，以期为我国交通事业的发展贡献出自己微薄的力量。
参考文献
[1]潘俊方，樊阿娇，茹艳，李永祥.基于物联网的智慧交通大数据挖掘系统[J].无线互联科技，2018，（05）：25-26.
[2]徐蔓青.智慧交通运行状态数据分析系统设计与分析[D].南京邮电大学，2019.
论文作者: 林伟丰
论文发表刊物:《科学与技术》2019年19期
论文发表时间:2020/4/29
标签：交通论文; 数据论文; 系统论文; 数据挖掘论文; 智慧论文; 信息论文; 车辆论文; 《科学与技术》2019年19期论文;