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針對當前智能交通系統的現狀與需求，結合關聯規則的研究，將關聯規則發現應用到
智能交通領域中，采用一種改進的Apriori 算法，獲取智能交通系統中實時數據的內在關聯規則，為智能交通信息檢索系統提供具有關聯關系的數據源，以此數據源為基礎，智能交通內部信息檢索系統能夠提供關聯查詢服務。
目前，我國智能交通系統(Intelligent Transportation System，ITS)已初步形成，覆蓋了交
通信號控制、交通綜合檢測、交通流采集以及實時交通信息服務等方面。為了有效的利用現有系統實時采集得到的原始數據，使這些數據資源為交通信息關聯查詢、交通管理的決策、以及交通預報提供基礎數據支持，對現有數據進行關聯分析，已成為智能交通發展的一項重要任務。
關聯規則發現是用來發現大量數據中各項集之間的相互聯系的。從大量的數據庫事務記
錄中發現關聯關系，可以形成有價值的信息，提供高級關聯檢索服務進而幫助管理人員進行決策。這種技術可以應用到智能交通領域中來，通過分析智能交通系統中采集得到的原始數據，發現其中的數據關聯性，為智能交通領域內信息共享、數據精確分析與預警提供服務。
智能交通領域中，采用一種改進的Apriori 算法，獲取智能交通系統中實時數據的內在關聯規則，為智能交通信息檢索系統提供具有關聯關系的數據源，以此數據源為基礎，智能交通內部信息檢索系統能夠提供關聯查詢服務。
目前，我國智能交通系統(Intelligent Transportation System，ITS)已初步形成，覆蓋了交
通信號控制、交通綜合檢測、交通流采集以及實時交通信息服務等方面。為了有效的利用現有系統實時采集得到的原始數據，使這些數據資源為交通信息關聯查詢、交通管理的決策、以及交通預報提供基礎數據支持，對現有數據進行關聯分析，已成為智能交通發展的一項重要任務。
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錄中發現關聯關系，可以形成有價值的信息，提供高級關聯檢索服務進而幫助管理人員進行決策。這種技術可以應用到智能交通領域中來，通過分析智能交通系統中采集得到的原始數據，發現其中的數據關聯性，為智能交通領域內信息共享、數據精確分析與預警提供服務。
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