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基于SQLServer的轨道交通数据挖掘研究

时间:2020-12-30 20:35来源:毕业论文
研究了AFC数据的采集过程,根据南京地铁公司的需求,设计了合适的数据仓库,进行联机分析,并运用决策树和集聚方法进行了数据挖掘。研究结果证明了决策树和聚集方法在挖掘客流

基于SQLServer的轨道交通数据挖掘研究轨道交通作为城市公共交通中的重要组成部分,能显著缓解交通压力。国内经济发达城市的轨道交通,普遍采用自动售检票系统(AFC),以加快售检票速度,提高轨道交通系统的运行效率和效益。为发现隐藏在数据中的规律,合理利用轨道交通数据,本文研究了AFC数据的采集过程,根据南京地铁公司的需求,设计了合适的数据仓库,进行联机分析,并运用决策树和集聚方法进行了数据挖掘。研究结果证明了决策树和聚集方法在挖掘客流特征方面的准确性,从而为决策者提供不同层次的决策支持。61538

毕业论文关键词  轨道交通  AFC  数据仓库   数据挖掘

毕业设计说明书(论文)外文摘要

Title    Research of Data Mining for Rail Transit Data Based on SQL Server                                           

Abstract

As an important part of urban public transport, rail transit can significantly ease the traffic pressure. Rail transit of economically developed cities commonly used automatic fare collection system (AFC), to accelerate the speed of AFC, to improve rail transit system’s efficiency and effectiveness. In this paper, for the purpose of finding out helpful information hidden in large traffic data and using rail transit data reasonably, according to the Nanjing Metro's needs, the AFC data collection process was studied, a suitable data warehouse was designed, and the OLAP and the data mining based on the warehouse was carried. The result proved the accuracy of decision trees and clustering method for mining flow characteristics, which could provide decision makers with different levels of decision support.

Keywords  rail transit  AFC  data warehouse   data mining

1  引言 1

1.1  课题研究的目的和意义 1

1.2  国内外研究现状 2

1.3  本文组织结构 3

1.4  小结 4

2  城市轨道交通概述 5

2.1  城市轨道交通定义及分类 5

2.2  城市轨道交通组成 6

2.3  城市轨道交通售检票系统 7

3  AFC系统数据预备 9

3.1  AFC系统定义 9

3.2  AFC系统结构层次 9

3.3  AFC系统数据采集处理 11

4  数据仓库与数据挖掘技术 14

4.1  数据仓库 14

4.2  数据仓库数据模型 16

4.3  数据提取、转换和装载 17

4.4  联机分析处理 18

4.5  数据挖掘 19

5  基于SQL Server 2000的数据挖掘实例 22

5.1  SQL Server 2000 Analysis Services 22

5.2  数据仓库的开发与设计 22

5.3  数据获取 29

5.4  联机分析处理 基于SQLServer的轨道交通数据挖掘研究:http://www.751com.cn/yanjiu/lunwen_67328.html

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