本文關(guān)鍵詞：基于物流數(shù)據(jù)的流預(yù)測算法研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等相互交融,這也影響著物流行業(yè)的發(fā)展。物流企業(yè)產(chǎn)生的物流大數(shù)據(jù)范圍較廣,其中物流交通大數(shù)據(jù)是重要組成部分。交通大數(shù)據(jù)的有效處理為物流公司基于時間、成本、路線等車輛調(diào)度的應(yīng)用服務(wù)提供了可靠的理論依據(jù)和技術(shù)支持。實時準(zhǔn)確的交通大數(shù)據(jù)流預(yù)測是實現(xiàn)數(shù)據(jù)有效處理的前提和基礎(chǔ),這也給交通大數(shù)據(jù)的預(yù)測帶來了新的問題,值得深入研究。時間序列模型僅需歷史時間序列即可對交通流進行有效預(yù)測。因此,本文首先分析交通流數(shù)據(jù)的特征并進行LMD(Local Mean Decomposition)分解,并證明了分解后的流量序列具有短相關(guān)特征,提出了一種基于LMD和GARCH(Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity)交通流量時間序列預(yù)測算法,預(yù)測精度顯著高于傳統(tǒng)的時間序列模型。但是,時間序列模型只能實現(xiàn)離線預(yù)測,為了適用于流數(shù)據(jù)的預(yù)測,本文又提出了一種基于SKmeans和SGD的RBFNN在線預(yù)測算法。該算法主要對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進,首先對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行在線聚類,然后通過改進的SGD算法來訓(xùn)練參數(shù),實驗結(jié)果表明,該算法的預(yù)測精度和訓(xùn)練效率明顯高于最近鄰聚類在線訓(xùn)練算法,并對交通流量實現(xiàn)了有效的在線預(yù)測。隨著訓(xùn)練樣本的不斷增大,雖然RBF改進算法可以實現(xiàn)在線預(yù)測,但是時間和空間復(fù)雜度急劇增加,不能滿足實際的應(yīng)用需求。因此,本文將采用Storm實時流處理平臺,將基于SKmeans和SGD的RBFNN在線預(yù)測算法在Storm平臺上進行實現(xiàn)。為了實現(xiàn)有效的預(yù)測,對該算法并行化實現(xiàn)進行了設(shè)計,然后結(jié)合垂直并行化和水平化給出了該算法總體實現(xiàn)。最后搭建Storm集群環(huán)境,通過實驗表明,交通大數(shù)據(jù)的預(yù)測中,集群模式相比于單機模式具有更快的訓(xùn)練速度,加速效果明顯。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 流計算 物流數(shù)據(jù) 預(yù)測算法 Storm RBFNN GARCH
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F259.2;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題背景8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 物流數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 流計算平臺國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.2.3 交通流預(yù)測算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 主要研究內(nèi)容11
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 物流大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)13-22
• 2.1 物流大數(shù)據(jù)13-15
• 2.1.1 大數(shù)據(jù)定義13-14
• 2.1.2 交通大數(shù)據(jù)14
• 2.1.3 交通流及特征14-15
• 2.2 時間序列相關(guān)理論15-16
• 2.2.1 時間序列概念15-16
• 2.2.2 時間序列自相似特征16
• 2.3 交通流量預(yù)測模型16-20
• 2.3.1 時間序列預(yù)測模型17-18
• 2.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.3.3 交通流智能預(yù)測方法19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第三章 基于LMD和GARCH的交通流量預(yù)測算法22-33
• 3.1 交通流量分析和LMD分解22-26
• 3.2 基于LMD和GARCH交通流量預(yù)測算法26-28
• 3.2.1 預(yù)測算法26-27
• 3.2.2 算法性能分析27-28
• 3.3 仿真實驗分析28-32
• 3.3.1 PF分量和余量預(yù)測28-31
• 3.3.2 流量合成及實驗結(jié)果比較31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第四章 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其Online訓(xùn)練算法改進33-46
• 4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其存在問題33
• 4.2 基于SKmeans和SGD的改進Online RBFNN算法33-42
• 4.2.1 基于SKmeans在線聚類中心選擇34-38
• 4.2.1.1 算法框架設(shè)計34-36
• 4.2.1.2 離線層算法36-37
• 4.2.1.3 在線層算法37-38
• 4.2.1.4 算法性能分析38
• 4.2.2 RBFNN參數(shù)在線訓(xùn)練算法38-42
• 4.2.2.1 基于SGD的在線訓(xùn)練算法39-41
• 4.2.2.2 基于動態(tài)學(xué)習(xí)系數(shù)的SGD改進在線訓(xùn)練算法41-42
• 4.3 仿真實驗和算法評估42-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于Storm Online RBFNN預(yù)測算法并行化研究46-61
• 5.1 實時流處理系統(tǒng)Storm46-48
• 5.1.1 Storm基本原理46
• 5.1.2 Storm并行化機制46-47
• 5.1.3 Storm拓撲結(jié)構(gòu)47-48
• 5.2 基于Storm平臺的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化設(shè)計48-53
• 5.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)過程48-49
• 5.2.2 任務(wù)并行化49-52
• 5.2.2.1 水平并行化51
• 5.2.2.2 垂直并行化51-52
• 5.2.3 RBFNN并行化執(zhí)行總體設(shè)計52-53
• 5.3 基于Storm平臺的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法并行化實現(xiàn)53-60
• 5.3.1 SKmeans聚類Storm并行化實現(xiàn)53-56
• 5.3.2 SGD算法Storm并行化實現(xiàn)56-59
• 5.3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法Storm并行化總體實現(xiàn)59-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第六章 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物流大數(shù)據(jù)預(yù)測中的應(yīng)用61-75
• 6.1 Storm測試環(huán)境的搭建61-64
• 6.1.1 硬件環(huán)境61
• 6.1.2 軟件環(huán)境61-62
• 6.1.3 CentOS平臺Storm集群搭建62-64
• 6.1.3.1 CentOS6.4 部署Storm單機模式62-63
• 6.1.3.2 CentOS6.4 部署Storm集群模式63-64
• 6.2 實驗數(shù)據(jù)集和評價指標(biāo)64-66
• 6.2.1 實驗數(shù)據(jù)集64-65
• 6.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理65-66
• 6.2.3 評價指標(biāo)66
• 6.3 實驗結(jié)果分析和比較66-74
• 6.3.1 單機和集群模式下高效性對比分析66-70
• 6.3.2 預(yù)測準(zhǔn)確性對比分析70-74
• 6.3.2.1 參數(shù)影響分析70-72
• 6.3.2.2 單機和集群模式下預(yù)測準(zhǔn)確性對比分析72-74
• 6.4 本章小結(jié)74-75
• 第七章 總結(jié)與展望75-77
• 7.1 總結(jié)75
• 7.2 工作展望75-77
• 參考文獻77-82
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文82-83
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利83-84
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目84-85
• 致謝85

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本文編號：487510