2025年智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘與分析試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10分）1.智能交通系統(tǒng)（ITS）中，用于實(shí)時(shí)采集車輛位置信息的主流技術(shù)不包括以下哪項(xiàng)？A.車載GPS定位B.路側(cè)RFID讀寫器C.手機(jī)信令定位D.無人機(jī)可見光拍攝答案：D（無人機(jī)可見光拍攝多用于特定場景監(jiān)測，非主流實(shí)時(shí)位置采集技術(shù)）2.交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)缺失值時(shí)，若某5分鐘間隔內(nèi)80%的檢測點(diǎn)數(shù)據(jù)缺失，最合理的處理方法是：A.用前后時(shí)間點(diǎn)均值填充B.用同周期歷史均值替代C.直接刪除該時(shí)間窗口數(shù)據(jù)D.采用K近鄰算法插值答案：C（高缺失率數(shù)據(jù)填充誤差大，直接刪除更合理）3.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合用于識(shí)別城市路網(wǎng)中的常發(fā)性擁堵區(qū)域？A.K-means聚類B.決策樹分類C.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則D.線性回歸答案：A（聚類算法可基于空間位置和交通參數(shù)劃分擁堵區(qū)域）4.在評(píng)估交通流量預(yù)測模型時(shí)，若要求模型對(duì)極端高峰值的預(yù)測誤差更敏感，應(yīng)優(yōu)先選擇以下哪個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.平均絕對(duì)誤差（MAE）B.均方根誤差（RMSE）C.平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）D.決定系數(shù)（R2）答案：B（RMSE對(duì)大誤差更敏感，適合關(guān)注極端值的場景）5.基于車路協(xié)同（V2X）的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)感知中，路側(cè)單元（RSU）與車載單元（OBU）通信產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特征不包括：A.高實(shí)時(shí)性（毫秒級(jí)）B.多源異構(gòu)性（位置、速度、意圖）C.空間離散性（覆蓋范圍受限）D.時(shí)間滯后性（秒級(jí)延遲）答案：D（V2X通信要求低延遲，時(shí)間滯后性非其特征）二、填空題（每空2分，共20分）1.智能交通數(shù)據(jù)采集層常用的多源數(shù)據(jù)包括________、________、________（至少列舉3類）。答案：GPS軌跡數(shù)據(jù)、電子警察抓拍數(shù)據(jù)、交通流檢測器數(shù)據(jù)（或手機(jī)信令、卡口過車數(shù)據(jù)等）2.交通流數(shù)據(jù)的時(shí)空特性主要表現(xiàn)為________相關(guān)性（同一位置不同時(shí)間）和________相關(guān)性（同一時(shí)間不同位置）。答案：時(shí)間；空間3.數(shù)據(jù)清洗中處理異常值時(shí)，基于統(tǒng)計(jì)的方法有________、________；基于模型的方法有________。答案：Z-score檢驗(yàn)；IQR四分位距法；回歸模型殘差分析4.交通需求預(yù)測中，四階段法包括________、________、________、________。答案：出行提供；出行分布；方式劃分；交通分配5.深度學(xué)習(xí)在交通預(yù)測中的典型模型有________（處理時(shí)間序列）和________（處理空間拓?fù)洌?。答案：LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）；GCN（圖卷積網(wǎng)絡(luò)）三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述智能交通系統(tǒng)中多源數(shù)據(jù)融合的必要性及主要挑戰(zhàn)。答案：必要性：單一數(shù)據(jù)源（如檢測器僅測斷面流量、GPS僅測車輛軌跡）存在覆蓋盲區(qū)或維度不足，融合后可全面反映交通狀態(tài)（如結(jié)合視頻識(shí)別的車型數(shù)據(jù)與線圈的流量數(shù)據(jù)，提升擁堵成因分析精度）。主要挑戰(zhàn)：①異構(gòu)性：不同數(shù)據(jù)源的時(shí)空分辨率、數(shù)據(jù)格式（如GPS的經(jīng)緯度坐標(biāo)與視頻的像素坐標(biāo)）、語義含義（如手機(jī)信令的位置與車載GPS的位置精度差異）需統(tǒng)一；②時(shí)效性：實(shí)時(shí)融合需處理毫秒級(jí)車路協(xié)同數(shù)據(jù)與分鐘級(jí)檢測器數(shù)據(jù)的時(shí)間對(duì)齊；③不確定性：傳感器誤差（如GPS定位誤差±5米）、通信丟包（如V2X消息丟失率）需通過卡爾曼濾波等方法校正。2.說明交通流數(shù)據(jù)中“短時(shí)預(yù)測”與“長期預(yù)測”的區(qū)別，并各舉1個(gè)應(yīng)用場景。答案：區(qū)別：①時(shí)間尺度：短時(shí)預(yù)測通常指未來5-30分鐘，長期預(yù)測為1小時(shí)以上至小時(shí)級(jí)/日級(jí)；②數(shù)據(jù)依賴：短時(shí)更依賴實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（如當(dāng)前5分鐘流量、速度），長期需結(jié)合歷史規(guī)律（如周模式、節(jié)假日模式）和外部因素（如天氣、事件）；③模型選擇：短時(shí)多用時(shí)序模型（LSTM、ARIMA），長期常用機(jī)器學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林）或混合模型（LSTM+外部特征）。應(yīng)用場景：短時(shí)預(yù)測用于動(dòng)態(tài)信號(hào)配時(shí)優(yōu)化，長期預(yù)測用于大型活動(dòng)交通組織方案制定。3.闡述基于DBSCAN算法的交通異常事件檢測流程，并說明其相較于K-means的優(yōu)勢。答案：流程：①數(shù)據(jù)預(yù)處理：提取候選特征（如某路段5分鐘內(nèi)速度標(biāo)準(zhǔn)差、流量突變率）；②參數(shù)設(shè)置：確定鄰域半徑ε（如速度變化超過20km/h的鄰域）和最小樣本數(shù)MinPts（如連續(xù)3個(gè)時(shí)間點(diǎn)異常）；③聚類分析：將密度相連的點(diǎn)劃分為正常簇，密度不足的劃分為異常點(diǎn)（如事故導(dǎo)致的低速團(tuán)）；④結(jié)果驗(yàn)證：結(jié)合視頻或事件日志標(biāo)注異常類型（事故、施工）。優(yōu)勢：DBSCAN無需預(yù)設(shè)簇?cái)?shù)（適應(yīng)異常事件數(shù)量不確定場景），可識(shí)別任意形狀的異常區(qū)域（如事故導(dǎo)致的非線性擁堵傳播），對(duì)噪聲（偶發(fā)的單個(gè)異常點(diǎn)）不敏感（自動(dòng)標(biāo)記為噪聲點(diǎn)而非強(qiáng)制聚類）。4.分析交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化中，如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘提升配時(shí)方案的適應(yīng)性。答案：步驟：①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集歷史配時(shí)參數(shù)（周期時(shí)長、綠信比）與對(duì)應(yīng)的交通指標(biāo)（延誤、停車次數(shù)），關(guān)聯(lián)外部因素（如早高峰7:30-9:00、雨天）；②規(guī)則挖掘：使用Apriori算法提取強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則（如“當(dāng)早高峰+降雨量>10mm/h時(shí)，主路綠信比>0.6→平均延誤<30s”）；③規(guī)則篩選：通過支持度（覆蓋80%以上相似場景）、置信度（規(guī)則成立概率>90%）、提升度（>1.5）篩選有效規(guī)則；④方案提供：實(shí)時(shí)獲取當(dāng)前場景特征（時(shí)間、天氣），匹配最優(yōu)規(guī)則提供配時(shí)方案。優(yōu)勢：傳統(tǒng)配時(shí)依賴經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停ㄈ鏦ebster公式），而關(guān)聯(lián)規(guī)則可發(fā)現(xiàn)隱含的多因素組合影響（如“晚高峰+學(xué)校放學(xué)”的特殊擁堵模式），提升方案對(duì)復(fù)雜場景的適應(yīng)性。5.說明交通大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)及在軌跡數(shù)據(jù)匿名化中的應(yīng)用。答案：關(guān)鍵技術(shù)：①匿名化：k-匿名（確保至少k個(gè)個(gè)體不可區(qū)分）、l-多樣性（同一等價(jià)類包含l種敏感屬性）；②加密技術(shù)：同態(tài)加密（在加密數(shù)據(jù)上直接計(jì)算）、差分隱私（添加可控噪聲）；③訪問控制：基于角色的權(quán)限管理（如分析師僅能訪問聚合數(shù)據(jù)）。軌跡數(shù)據(jù)匿名化應(yīng)用：采用k-匿名時(shí)，將軌跡點(diǎn)坐標(biāo)泛化（如將經(jīng)緯度從小數(shù)點(diǎn)后6位降至3位，誤差約100米），確保每個(gè)泛化區(qū)域內(nèi)至少有k=5輛車的軌跡；結(jié)合l-多樣性，要求同一區(qū)域內(nèi)軌跡包含至少l=3種出行目的（通勤、購物、公務(wù)）；對(duì)實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù)采用差分隱私，在位置更新時(shí)添加拉普拉斯噪聲（噪聲尺度與隱私預(yù)算ε相關(guān)），平衡數(shù)據(jù)可用性與隱私保護(hù)。四、案例分析題（30分）某城市擬構(gòu)建“早高峰快速路擁堵預(yù)警系統(tǒng)”，需基于多源數(shù)據(jù)（包括：①快速路線圈檢測器的5分鐘流量、速度數(shù)據(jù)；②網(wǎng)約車平臺(tái)的車輛軌跡數(shù)據(jù)；③氣象部門的實(shí)時(shí)降雨量數(shù)據(jù)；④城市事件數(shù)據(jù)庫的施工、事故記錄）進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析。請(qǐng)完成以下任務(wù)：（1）設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體步驟（8分）（2）選擇合適的特征工程方法，構(gòu)建預(yù)警模型的輸入特征集（8分）（3）推薦2種適合的預(yù)測模型并說明理由（6分）（4）設(shè)計(jì)模型評(píng)估指標(biāo)及驗(yàn)證方法（8分）答案：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：①時(shí)間對(duì)齊：將線圈數(shù)據(jù)（5分鐘間隔）、軌跡數(shù)據(jù)（秒級(jí)采樣）、氣象數(shù)據(jù)（10分鐘間隔）統(tǒng)一為5分鐘時(shí)間窗口，采用線性插值處理軌跡數(shù)據(jù)的時(shí)間戳；②空間匹配：將軌跡數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度坐標(biāo)映射到快速路路段（通過路網(wǎng)拓?fù)淦ヅ洌?，與線圈檢測器的斷面位置關(guān)聯(lián)（如將軌跡經(jīng)過某路段的平均速度與對(duì)應(yīng)線圈的速度數(shù)據(jù)融合）；③缺失值處理：對(duì)線圈數(shù)據(jù)缺失的5分鐘窗口（缺失率<30%），采用同路段前7天同時(shí)段的均值填充；缺失率≥30%時(shí)，結(jié)合相鄰路段的速度數(shù)據(jù)（空間相關(guān)性）進(jìn)行K近鄰插值；④異常值檢測：使用IQR方法識(shí)別速度異常點(diǎn)（如速度<0或>120km/h），標(biāo)記為噪聲后用前后時(shí)間點(diǎn)的中位數(shù)替代；對(duì)軌跡數(shù)據(jù)中的“漂移點(diǎn)”（如車輛在快速路上靜止超過2分鐘），結(jié)合線圈數(shù)據(jù)驗(yàn)證后刪除；⑤數(shù)據(jù)標(biāo)注：基于歷史擁堵記錄（由交通管理部門定義：某路段連續(xù)3個(gè)5分鐘窗口平均速度<40km/h為擁堵），為每個(gè)5分鐘窗口標(biāo)注“擁堵（1）/非擁堵（0）”標(biāo)簽。（2）輸入特征集構(gòu)建：①基礎(chǔ)交通特征：當(dāng)前5分鐘的路段平均速度、流量、占有率（線圈數(shù)據(jù)計(jì)算）；前1個(gè)窗口（5分鐘）的速度變化率（Δv=v_t-v_{t-1}）、流量變化率（Δq=q_t-q_{t-1}）；前3個(gè)窗口的速度均值（v_avg3）、流量標(biāo)準(zhǔn)差（q_std3）；②軌跡衍生特征：該路段內(nèi)網(wǎng)約車的平均停車次數(shù)（每分鐘剎車次數(shù)>2次計(jì)為1次停車）、變道頻率（每分鐘變道次數(shù)）；③外部環(huán)境特征：當(dāng)前降雨量（mm/h）、前1小時(shí)累計(jì)降雨量；是否為工作日（0/1）、當(dāng)前時(shí)間是否處于早高峰（7:00-9:00，0/1）；④事件特征：該路段是否有施工（0/1）、是否有歷史事故記錄（近30天內(nèi)事故次數(shù)）；⑤空間關(guān)聯(lián)特征：上游相鄰路段的當(dāng)前速度（v_up）、下游相鄰路段的當(dāng)前流量（q_down）。（3）推薦模型及理由：①LightGBM（梯度提升樹）：優(yōu)勢在于處理混合類型特征（數(shù)值型如速度、分類型如是否施工），自動(dòng)處理特征重要性排序（可識(shí)別對(duì)擁堵影響最大的因素，如施工+降雨量>5mm/h的組合），訓(xùn)練速度快適合實(shí)時(shí)預(yù)警；②LSTM-ATT（注意力機(jī)制的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）：LSTM能捕捉時(shí)間序列的長期依賴（如前30分鐘的速度變化趨勢），注意力機(jī)制可自動(dòng)分配不同時(shí)間步的權(quán)重（如更關(guān)注最近10分鐘的關(guān)鍵變化），適合處理交通數(shù)據(jù)的時(shí)序特性。（4）評(píng)估指標(biāo)與驗(yàn)證方法：①評(píng)估指標(biāo)：-準(zhǔn)確率（Accuracy）：整體預(yù)測正確的比例（擁堵/非擁堵）；-召回率（Recall）：實(shí)際擁堵中被正確預(yù)測的比例（避免漏報(bào)導(dǎo)致預(yù)警失效）；-F1-score：綜合準(zhǔn)確率與召回率的調(diào)和平均（平衡漏報(bào)與誤報(bào)）；-延遲時(shí)間（Delay）：從實(shí)際擁堵發(fā)生到模型預(yù)警的時(shí)間差（要求≤5分鐘）；-AUC-ROC：衡量模型對(duì)正例（擁堵）的區(qū)分能力。②驗(yàn)證方法：-時(shí)間劃分驗(yàn)證：按時(shí)間順序劃分訓(xùn)練集（2