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[硕士论文]基于大数据的智能交通运输平台的研究

[日期:2015-06-15] 来源:中国知网  作者:韩欢 [字体: ]

基于大数据的智能交通运输平台的研究

成都理工大学  韩欢

本文通过对交通系统的分析,发现比较常用的功能实时路况预测以及路线引导相关性比较大,所以本文使用基于历史数据的方法来对路况进行预测并使用预测结果对路段进行动态的赋值,然后再使用相关的单源最短路径算法来模拟最优路径,虽然这种方式使得计算量大大增加,例如动态赋值操作需要对所有路段进行基于历史数据的实时预测方法,但是,本文使用Hadoop平台很好的解决了计算量的问题。通过对数据挖掘在Hadoop下的应用优势的分析研究,在基于历史数据的实时路况预测系统中,本文使用KNN算法进行数据挖掘,将实时路况与历史数据模型进行匹配来预测路况,而KNN算法则使用MapReduce计算模型来实现并行化,以减少数据处理时间;最优路径选择的问题中,本文使用基于MapReduce的并行单源最短路径算法以达到更高的效率。最后对云平台应用到智能交通系统的框架进行了分析设计,系统分为四层五部分,每一层都独立向上层提供服务,这样对提高数据的利用率有很大帮助,另外为了对数据更加高效的存储处理,在使用云存储的同时还使用传统数据进行数据存储,以达到更高的效率。最后对基于MapReduce的并行KNN算法在路况预测以及并行单源最短路径算法在最优路径的应用进行了模拟测试,通过对比测试证明利用Hadoop集群对提升智能交通的性能有很大帮助。 


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