本文選題：數據挖掘 + SPFA路徑搜索算法��； 參考：《天津大學》2016年碩士論文

【摘要】：城市交通的智能化和智慧化是城市規(guī)劃和城市發(fā)展的重要衡量指標,同時智能交通和智慧城市也一直是國內外學者的研究熱點問題。在諸多研究熱點問題之中,如何實現擴展性強、準確性高、實時性快的動態(tài)城市網絡,自然就成為了構建智慧城市的關鍵技術和基礎保證。本文主要基于城市內的海量實時出租車的GPS數據進行了動態(tài)城市交通網絡的構建;在此基礎平臺上進行了深度的數據分析與挖掘以此構建城市的路網模型;并對傳統(tǒng)的基于路徑最短的路徑搜索算法進行了補充,加入了時間片以及城市路網狀態(tài)的考量。首先為了構建數據承載力強、服務響應快、系統(tǒng)拓展行強的基礎平臺,本文選擇使用HDFS分布式文件系統(tǒng)來解決大的實時出租車數據。其次,本文針對實時出租車GPS數據的特點,結合HDFS分布式文件系統(tǒng)和Spark分布式計算平臺,對數據進行深度地挖掘和分析。包括分析每一趟出租車每天的出行規(guī)律、載客狀態(tài)、乘客客流分布、城市OD情況等交通問題,并在此基礎上將出租車的運行速度,地理位置等信息映射到具體的城市路網上,通過分析歷史數據進而構建城市骨干交通網絡。最后再此基礎上針對SPFA等基于道路最短原則的路徑導航算法進行了補充和完善,添加了行車時間以及道路平均速度的考量,提出了結合導航路徑以及行車時間多維度的最優(yōu)路徑導航算法,并在全文最后的實驗部分進行了相關可視化的對比結果。城市動態(tài)網絡的構建和基于城市動態(tài)網絡的最優(yōu)導航問題,是實現未來城市實時路況查詢,車輛動態(tài)導航乃至構建智慧城市的關鍵技術。本文提出的城市交通網絡基礎平臺構建方法、基于出租車GPS數據的分析與挖掘方法以及多尺度考量下的城市路徑導航算法。能夠較好的滿足現代化智慧城市的城市特點。在實現城市交通智能化方面具有良好的應用價值。
[Abstract]:Intelligent and intelligent urban traffic is an important measure of urban planning and urban development. At the same time, intelligent transportation and intelligent city has been a hot research topic of scholars at home and abroad.Among the hot research issues, how to realize the dynamic city network with strong expansibility, high accuracy and fast real-time is the key technology and basic guarantee of constructing intelligent city.In this paper, the dynamic urban transportation network is constructed based on the mass real-time taxi GPS data in the city, and the deep data analysis and mining are carried out on this basic platform to construct the urban road network model.The traditional path search algorithm based on the shortest path is supplemented, and the time slice and the state of the urban road network are taken into account.Firstly, in order to build a basic platform with strong data carrying capacity, fast service response and strong system development, this paper chooses to use HDFS distributed file system to solve large real-time taxi data.Secondly, according to the characteristics of real-time taxi GPS data, combined with HDFS distributed file system and Spark distributed computing platform, this paper deeply mine and analyze the data.By analyzing the historical data, we construct the urban backbone transportation network.Finally, the path navigation algorithm based on the shortest road principle, such as SPFA, is supplemented and perfected, and the consideration of the driving time and the average speed of the road is added.An optimal path navigation algorithm combining navigation path and multi-dimension driving time is proposed, and the related visualization results are compared at the end of the experiment.The construction of urban dynamic network and the optimal navigation based on urban dynamic network are the key technologies to realize the future urban real-time road condition query, vehicle dynamic navigation and even the construction of intelligent city.In this paper, the construction method of urban transportation network basic platform, the analysis and mining method based on taxi GPS data and the city path navigation algorithm based on multi-scale considerations are proposed.Can better meet the urban characteristics of modern intelligent cities.It has good application value in realizing urban traffic intelligence.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;O211.61

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本文編號：1744790