在合肥这座快速发展的城市中，交通拥堵已成为影响市民生活质量与城市发展的关键问题，如何利用数据挖掘技术，从海量交通数据中提取有价值的信息，以优化城市交通管理，是当前亟待解决的问题。
通过收集合肥市各路段的车辆流量、行驶速度、交通事故记录等数据，运用聚类分析技术识别出交通拥堵的热点区域和时段，利用关联规则挖掘技术，发现不同交通状况之间的关联性，如特定时间段内哪些路段容易同时出现拥堵，通过时间序列分析预测未来交通流量趋势，为交通管理部门提供决策支持。
更重要的是，结合机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，建立交通流量预测模型，提高预测准确性，利用自然语言处理技术分析社交媒体上的交通评论，了解市民对交通状况的实时反馈和期望，进一步优化交通管理策略。
合肥市通过综合运用数据挖掘技术，不仅能有效缓解城市交通拥堵问题，还能提升市民的出行体验和满意度，为智慧城市建设奠定坚实基础。
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