2025年智能交通系统数据挖掘与分析试题及答案

2025年智能交通系统数据挖掘与分析试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1.智能交通系统（ITS）中，用于实时采集车辆位置信息的主流技术不包括以下哪项？A.车载GPS定位B.路侧RFID读写器C.手机信令定位D.无人机可见光拍摄答案：D（无人机可见光拍摄多用于特定场景监测，非主流实时位置采集技术）2.交通流数据预处理中，处理时间序列数据缺失值时，若某5分钟间隔内80%的检测点数据缺失，最合理的处理方法是：A.用前后时间点均值填充B.用同周期历史均值替代C.直接删除该时间窗口数据D.采用K近邻算法插值答案：C（高缺失率数据填充误差大，直接删除更合理）3.以下哪种数据挖掘算法最适合用于识别城市路网中的常发性拥堵区域？A.K-means聚类B.决策树分类C.Apriori关联规则D.线性回归答案：A（聚类算法可基于空间位置和交通参数划分拥堵区域）4.在评估交通流量预测模型时，若要求模型对极端高峰值的预测误差更敏感，应优先选择以下哪个评价指标？A.平均绝对误差（MAE）B.均方根误差（RMSE）C.平均绝对百分比误差（MAPE）D.决定系数（R²）答案：B（RMSE对大误差更敏感，适合关注极端值的场景）5.基于车路协同（V2X）的实时交通状态感知中，路侧单元（RSU）与车载单元（OBU）通信产生的数据特征不包括：A.高实时性（毫秒级）B.多源异构性（位置、速度、意图）C.空间离散性（覆盖范围受限）D.时间滞后性（秒级延迟）答案：D（V2X通信要求低延迟，时间滞后性非其特征）二、填空题（每空2分，共20分）1.智能交通数据采集层常用的多源数据包括________、________、________（至少列举3类）。答案：GPS轨迹数据、电子警察抓拍数据、交通流检测器数据（或手机信令、卡口过车数据等）2.交通流数据的时空特性主要表现为________相关性（同一位置不同时间）和________相关性（同一时间不同位置）。答案：时间；空间3.数据清洗中处理异常值时，基于统计的方法有________、________；基于模型的方法有________。答案：Z-score检验；IQR四分位距法；回归模型残差分析4.交通需求预测中，四阶段法包括________、________、________、________。答案：出行提供；出行分布；方式划分；交通分配5.深度学习在交通预测中的典型模型有________（处理时间序列）和________（处理空间拓扑）。答案：LSTM（长短期记忆网络）；GCN（图卷积网络）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述智能交通系统中多源数据融合的必要性及主要挑战。答案：必要性：单一数据源（如检测器仅测断面流量、GPS仅测车辆轨迹）存在覆盖盲区或维度不足，融合后可全面反映交通状态（如结合视频识别的车型数据与线圈的流量数据，提升拥堵成因分析精度）。主要挑战：①异构性：不同数据源的时空分辨率、数据格式（如GPS的经纬度坐标与视频的像素坐标）、语义含义（如手机信令的位置与车载GPS的位置精度差异）需统一；②时效性：实时融合需处理毫秒级车路协同数据与分钟级检测器数据的时间对齐；③不确定性：传感器误差（如GPS定位误差±5米）、通信丢包（如V2X消息丢失率）需通过卡尔曼滤波等方法校正。2.说明交通流数据中“短时预测”与“长期预测”的区别，并各举1个应用场景。答案：区别：①时间尺度：短时预测通常指未来5-30分钟，长期预测为1小时以上至小时级/日级；②数据依赖：短时更依赖实时动态数据（如当前5分钟流量、速度），长期需结合历史规律（如周模式、节假日模式）和外部因素（如天气、事件）；③模型选择：短时多用时序模型（LSTM、ARIMA），长期常用机器学习（随机森林）或混合模型（LSTM+外部特征）。应用场景：短时预测用于动态信号配时优化，长期预测用于大型活动交通组织方案制定。3.阐述基于DBSCAN算法的交通异常事件检测流程，并说明其相较于K-means的优势。答案：流程：①数据预处理：提取候选特征（如某路段5分钟内速度标准差、流量突变率）；②参数设置：确定邻域半径ε（如速度变化超过20km/h的邻域）和最小样本数MinPts（如连续3个时间点异常）；③聚类分析：将密度相连的点划分为正常簇，密度不足的划分为异常点（如事故导致的低速团）；④结果验证：结合视频或事件日志标注异常类型（事故、施工）。优势：DBSCAN无需预设簇数（适应异常事件数量不确定场景），可识别任意形状的异常区域（如事故导致的非线性拥堵传播），对噪声（偶发的单个异常点）不敏感（自动标记为噪声点而非强制聚类）。4.分析交通信号配时优化中，如何利用关联规则挖掘提升配时方案的适应性。答案：步骤：①数据准备：收集历史配时参数（周期时长、绿信比）与对应的交通指标（延误、停车次数），关联外部因素（如早高峰7:30-9:00、雨天）；②规则挖掘：使用Apriori算法提取强关联规则（如“当早高峰+降雨量>10mm/h时，主路绿信比>0.6→平均延误<30s”）；③规则筛选：通过支持度（覆盖80%以上相似场景）、置信度（规则成立概率>90%）、提升度（>1.5）筛选有效规则；④方案提供：实时获取当前场景特征（时间、天气），匹配最优规则提供配时方案。优势：传统配时依赖经验模型（如Webster公式），而关联规则可发现隐含的多因素组合影响（如“晚高峰+学校放学”的特殊拥堵模式），提升方案对复杂场景的适应性。5.说明交通大数据隐私保护的关键技术及在轨迹数据匿名化中的应用。答案：关键技术：①匿名化：k-匿名（确保至少k个个体不可区分）、l-多样性（同一等价类包含l种敏感属性）；②加密技术：同态加密（在加密数据上直接计算）、差分隐私（添加可控噪声）；③访问控制：基于角色的权限管理（如分析师仅能访问聚合数据）。轨迹数据匿名化应用：采用k-匿名时，将轨迹点坐标泛化（如将经纬度从小数点后6位降至3位，误差约100米），确保每个泛化区域内至少有k=5辆车的轨迹；结合l-多样性，要求同一区域内轨迹包含至少l=3种出行目的（通勤、购物、公务）；对实时轨迹数据采用差分隐私，在位置更新时添加拉普拉斯噪声（噪声尺度与隐私预算ε相关），平衡数据可用性与隐私保护。四、案例分析题（30分）某城市拟构建“早高峰快速路拥堵预警系统”，需基于多源数据（包括：①快速路线圈检测器的5分钟流量、速度数据；②网约车平台的车辆轨迹数据；③气象部门的实时降雨量数据；④城市事件数据库的施工、事故记录）进行数据挖掘与分析。请完成以下任务：（1）设计数据预处理的具体步骤（8分）（2）选择合适的特征工程方法，构建预警模型的输入特征集（8分）（3）推荐2种适合的预测模型并说明理由（6分）（4）设计模型评估指标及验证方法（8分）答案：（1）数据预处理步骤：①时间对齐：将线圈数据（5分钟间隔）、轨迹数据（秒级采样）、气象数据（10分钟间隔）统一为5分钟时间窗口，采用线性插值处理轨迹数据的时间戳；②空间匹配：将轨迹数据的经纬度坐标映射到快速路路段（通过路网拓扑匹配），与线圈检测器的断面位置关联（如将轨迹经过某路段的平均速度与对应线圈的速度数据融合）；③缺失值处理：对线圈数据缺失的5分钟窗口（缺失率<30%），采用同路段前7天同时段的均值填充；缺失率≥30%时，结合相邻路段的速度数据（空间相关性）进行K近邻插值；④异常值检测：使用IQR方法识别速度异常点（如速度<0或>120km/h），标记为噪声后用前后时间点的中位数替代；对轨迹数据中的“漂移点”（如车辆在快速路上静止超过2分钟），结合线圈数据验证后删除；⑤数据标注：基于历史拥堵记录（由交通管理部门定义：某路段连续3个5分钟窗口平均速度<40km/h为拥堵），为每个5分钟窗口标注“拥堵（1）/非拥堵（0）”标签。（2）输入特征集构建：①基础交通特征：当前5分钟的路段平均速度、流量、占有率（线圈数据计算）；前1个窗口（5分钟）的速度变化率（Δv=v_t-v_{t-1}）、流量变化率（Δq=q_t-q_{t-1}）；前3个窗口的速度均值（v_avg3）、流量标准差（q_std3）；②轨迹衍生特征：该路段内网约车的平均停车次数（每分钟刹车次数>2次计为1次停车）、变道频率（每分钟变道次数）；③外部环境特征：当前降雨量（mm/h）、前1小时累计降雨量；是否为工作日（0/1）、当前时间是否处于早高峰（7:00-9:00，0/1）；④事件特征：该路段是否有施工（0/1）、是否有历史事故记录（近30天内事故次数）；⑤空间关联特征：上游相邻路段的当前速度（v_up）、下游相邻路段的当前流量（q_down）。（3）推荐模型及理由：①LightGBM（梯度提升树）：优势在于处理混合类型特征（数值型如速度、分类型如是否施工），自动处理特征重要性排序（可识别对拥堵影响最大的因素，如施工+降雨量>5mm/h的组合），训练速度快适合实时预警；②LSTM-ATT（注意力机制的长短期记忆网络）：LSTM能捕捉时间序列的长期依赖（如前30分钟的速度变化趋势），注意力机制可自动分配不同时间步的权重（如更关注最近10分钟的关键变化），适合处理交通数据的时序特性。（4）评估指标与验证方法：①评估指标：-准确率（Accuracy）：整体预测正确的比例（拥堵/非拥堵）；-召回率（Recall）：实际拥堵中被正确预测的比例（避免漏报导致预警失效）；-F1-score：综合准确率与召回率的调和平均（平衡漏报与误报）；-延迟时间（Delay）：从实际拥堵发生到模型预警的时间差（要求≤5分钟）；-AUC-ROC：衡量模型对正例（拥堵）的区分能力。②验证方法：-时间划分验证：按时间顺序划分训练集（2