【摘要】：隨著我國(guó)高速路的迅速發(fā)展,路網(wǎng)結(jié)構(gòu)變得愈加復(fù)雜,逐漸呈現(xiàn)了大環(huán)套小環(huán)、環(huán)環(huán)相連的路網(wǎng)結(jié)構(gòu),在路網(wǎng)中進(jìn)出收費(fèi)站點(diǎn)間形成了多條車(chē)輛可行駛的路徑,難以確定車(chē)輛的實(shí)際行駛路徑。如何在高速路網(wǎng)多義路徑中實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地判斷出車(chē)輛的實(shí)際行駛路徑可實(shí)現(xiàn)合理的收費(fèi)和費(fèi)用拆分,關(guān)系著高速公路出行用戶(hù)和管理部門(mén)的實(shí)際利益。高速路網(wǎng)中關(guān)鍵位置設(shè)置了大量配備車(chē)牌拍照系統(tǒng)或RFID裝備的識(shí)別點(diǎn)[37],會(huì)實(shí)時(shí)上傳車(chē)輛識(shí)別點(diǎn)數(shù)據(jù),結(jié)合高速收費(fèi)站數(shù)據(jù)可對(duì)車(chē)輛行駛路徑進(jìn)行識(shí)別,但這些識(shí)別設(shè)備受環(huán)境亮度或透明度不夠、硬件設(shè)備故障的影響會(huì)造成車(chē)輛識(shí)別點(diǎn)數(shù)據(jù)缺失,給有效的路徑識(shí)別帶來(lái)困難。如何利用實(shí)時(shí)采集的收費(fèi)數(shù)據(jù)和識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行車(chē)輛行駛多義路徑的識(shí)別成為一個(gè)重要問(wèn)題。本文針對(duì)高速路多義路徑識(shí)別這一問(wèn)題,研究基于高速大數(shù)據(jù)的多義路徑識(shí)別和系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。論文的主要工作包括:1.提出基于時(shí)空關(guān)系的多義路徑實(shí)時(shí)在線(xiàn)精確識(shí)別方法。針對(duì)路徑識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的要求,本文利用車(chē)輛收費(fèi)數(shù)據(jù)和識(shí)別點(diǎn)數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了基于時(shí)空關(guān)系的路徑實(shí)時(shí)在線(xiàn)精確識(shí)別方法,對(duì)實(shí)時(shí)到達(dá)的收費(fèi)數(shù)據(jù)和識(shí)別點(diǎn)數(shù)據(jù)做相應(yīng)的處理,以高速路網(wǎng)中車(chē)輛在時(shí)間與空間上的相關(guān)性確定車(chē)輛的行駛路徑。2.提出基于歷史數(shù)據(jù)的高速多義路徑概率識(shí)別方法。針對(duì)高速路上的識(shí)別點(diǎn)數(shù)據(jù)由于環(huán)境不利、設(shè)備故障等原因會(huì)出現(xiàn)缺失,導(dǎo)致多義路徑難以準(zhǔn)確識(shí)別的問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了基于歷史數(shù)據(jù)的高速多義路徑概率識(shí)別方法,通過(guò)基于路段的聚類(lèi)方法對(duì)車(chē)輛歷史通行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算,得出各個(gè)路段的通行概率,再結(jié)合貪心算法給出數(shù)據(jù)缺失情況下的多義路徑識(shí)別流程。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了多義路徑識(shí)別系統(tǒng)�；谏鲜龅膬煞N路徑識(shí)別方法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了多義路徑識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)基于真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,本文的路徑識(shí)別方法具有較好的時(shí)間性能,并且相對(duì)于最短路徑識(shí)別方法,具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確性。
【圖文】：

而將大部分精力投入到業(yè)務(wù)邏輯的設(shè)計(jì)上，ＭａｐＲｅｄｕｃｅ框架包含控制主節(jié)點(diǎn)、逡逑工作從節(jié)點(diǎn)［２４］。主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)將用戶(hù)提交的任務(wù)分配到從節(jié)點(diǎn)上去執(zhí)行，從節(jié)點(diǎn)負(fù)逡逑責(zé)執(zhí)行用戶(hù)提交的任務(wù)。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的處理流程如圖２－２所示。逡逑Ｃｌｉｅｎｔ邋Ｉ邋ｓｕｂｍｉｔ邋Ｊｏｂ一？［邋ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ邋］邋ａｓｓｉｇｎ邋Ｔａｓｋｓ—ｎ邋ＴａｓｋＳｃｈｅｄｕｌｅｒ邋］逡逑—ｔａｓｋ邋ｌｉｓｔ邐＾邐Ｊ逡逑ｘＫ逡逑Ｈｅａｒｔｂｅａｔ邋Ｈｅａｒｔｂｅａｔ邋Ｈｅａｒｔｂｅａｔ逡逑／ＩＸ逡逑ｆ邋ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ邋ｊ邋＾邋ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ邐〔邋ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ邋〕逡逑圖２－２邋ＭａｐＲｅｄｕｃｅ處理流程逡逑ＭａｐＲｅｄｕｃｅ采用分而治之的思想，任務(wù)過(guò)程主要分為Ｍａｐ階段和Ｒｅｄｕｃｅ階逡逑段，首先從ＨＤＦＳ讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)行分片，每個(gè)數(shù)據(jù)片Ｓｐｌｉｔ分配給一個(gè)ｍａｐ任務(wù)，逡逑每個(gè)Ｓｐｌｉｔ中存儲(chǔ)著對(duì)應(yīng)分片的數(shù)據(jù)信息，信息包括文件塊信息、起始位置、數(shù)逡逑據(jù)長(zhǎng)度、所在節(jié)點(diǎn)列表等。在Ｍａｐ階段將一個(gè)大任務(wù)分成多個(gè)子任務(wù)進(jìn)行處理。逡逑把Ｍａｐｐｅｒ產(chǎn)生的結(jié)果按照ｋｅｙ值進(jìn)行排序并按ｋｅｙ值合并，將處理后的數(shù)據(jù)作逡逑為Ｒｅｄｕｃｅ階段的輸入數(shù)據(jù)。在Ｒｅｄｕｃｅ階段，將結(jié)果進(jìn)行合并。其中每階段都以逡逑鍵值對(duì)〈ｋｅｙ，，邋ｖａｌｕｅ〉的數(shù)據(jù)格式作為輸入輸出。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ計(jì)算流程如圖２－３所逡逑不0逡逑Ｓｈｕｆｆｌｅ逡逑Ｉｎｐｕｔ逡逑Ｉ邋邐Ｌ逡逑ｓｐｌｉｔ。邐？邋Ｍａｐ邐少邐．逡逑Ｍ邋Ｈ邐－Ｉ邐邐——＾Ｏｕｔｐｕｔ逡逑邐邋＼

邐Ｖａｌｕｅ８邐ｔ２逡逑ＨＢａｓｅ是主從架構(gòu)＆］，架構(gòu)如圖２－４所示。逡逑Ｍａｓｔｅｒ逡逑＾＾＾ＺｏｏＫｅｅ＾ｅｒ＾邋＾逡逑＾邐ｃｌｕｓｔｅｒ邋＿邋）逡逑，邋！邋／邋＼逡逑Ｉ邐＼邐ｚ＞＜：邐、——＼逡逑Ｉ邐＇＇逡逑ＲｅｇｉｏｎｓｅｒｖｅＦ－．邐ｓ邐，邋Ｋｅｇｉｏｎｓｅｒｖｅｒ逡逑圖２－４邋ＨＢａｓｅ體系架構(gòu)逡逑ＨＢａｓｅ由三種組件構(gòu)成，分別是：逡逑（１）邋ＨＭａｓｔｅｒ逡逑ＨＢａｓｅ的主節(jié)點(diǎn)，ＨＭａｓｔｅｒ監(jiān)控ＲｅｇｉｏｎＳｅｒｖｅｒ節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器故障，同時(shí)還逡逑負(fù)責(zé)ＲｅｇｉｏｎＳｅｒｖｅｒ節(jié)點(diǎn)間的負(fù)載均衡。逡逑１０逡逑
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;U495

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本文編號(hào)：2659966