本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的交通行人流量預(yù)測方法及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 大數(shù)據(jù) 智能交通 Hadoop 交通擁堵 行人交通流量預(yù)測

【摘要】：近十年來,各國城市交通擁堵情況變得日益嚴(yán)重。城市人口不斷增加,私人交通工具的購買率逐步上升,公共交通工具的使用比例一直在下降。2011年以來各國大力發(fā)展大數(shù)據(jù)的國家戰(zhàn)略,將解決交通運(yùn)輸問題作為大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的起點(diǎn)。因此用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺解決交通擁堵問題也具有十分重大的意義。目前城市交通運(yùn)輸效率十分低下。交通擁堵情況嚴(yán)重雖然是伴隨著城市人口不斷增加而出現(xiàn)的,但是最重要的原因還是交通運(yùn)輸系統(tǒng)的落后。從交通運(yùn)輸檢測設(shè)施返回的數(shù)據(jù)量龐大無法有效分析,無法通過統(tǒng)計分析得出及時可靠的反饋數(shù)據(jù)來進(jìn)行有效的交通管控。只有少數(shù)的政府管理人員擁有大量的交通數(shù)據(jù),政府交通數(shù)據(jù)不開放。無法集合全社會的智慧來開發(fā)更加有效的交管平臺,交通擁堵問題無法得到較好的解決。因此,結(jié)合政府或者國有企業(yè)開放的大量數(shù)據(jù)資源,研究Hadoop大數(shù)據(jù)改善交通擁堵的方法具有重要意義。本文的主要工作如下：(1)研究大數(shù)據(jù)平臺改善交通擁堵情況的各種方法。由于智能交通管理系統(tǒng)是一個龐大復(fù)雜的系統(tǒng),加上我們可以收集到用戶和車輛信息的方法方式也有很多種,因此大數(shù)據(jù)改善交通擁堵的方法也是多種多樣的。而且每種方法應(yīng)用于不同場景也會有其各自的優(yōu)勢。例如我們可以將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于交通信號燈的智能控制。通過收集到的實時車輛數(shù)據(jù),經(jīng)過大數(shù)據(jù)平臺的分布式計算方法,可以快速得出最優(yōu)化控制方法,智能調(diào)節(jié)整個城區(qū)所有路口交通燈時長。(2)基于Hadoop大數(shù)據(jù)的行人交通流量預(yù)測平臺的搭建。Hadoop平臺的搭建是進(jìn)行分析交通相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),搭建維護(hù)Hadoop平臺以及靈活運(yùn)用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也是非常關(guān)鍵的。Hadoop平臺的家族成員正在不斷增加,Hadoop的處理數(shù)據(jù)的方法也逐步豐富,解決交通擁堵問題的能力也將越來越強(qiáng)。(3)Hadoop平臺通過分析移動運(yùn)營商數(shù)據(jù)獲得大量用戶移動軌跡從而預(yù)測行人交通流量的實驗。通過該實驗,我們可以看到Hadoop平臺處理龐大數(shù)據(jù)的能力,通過一個用戶日常軌跡的分析,可以預(yù)判用戶最有可能的移動軌跡。這對于預(yù)判交通擁堵情況可能發(fā)生的區(qū)域有很大的幫助,通過預(yù)判可能發(fā)生的擁堵區(qū)域及時作出調(diào)整,可以很大程度上降低交通擁堵情況的發(fā)生。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 智能交通 Hadoop 交通擁堵 行人交通流量預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-13
• 1.1.1 大數(shù)據(jù)時代的來臨12-13
• 1.1.2 當(dāng)今的智能交通和交通擁堵現(xiàn)狀13
• 1.2 研究意義13-14
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 國外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 解決的主要問題16-18
• 1.5 本文的主要工作18
• 1.6 論文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 大數(shù)據(jù)預(yù)測交通流量改善交通擁堵方法研究20-26
• 2.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展及其遇到的挑戰(zhàn)20-22
• 2.1.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展20-21
• 2.1.2 大數(shù)據(jù)發(fā)展過程中遇到的挑戰(zhàn)21-22
• 2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測交通流量用于城市交通管理控制22-23
• 2.3 大數(shù)據(jù)解決交通擁堵方法的發(fā)展前景23-26
• 第三章 基于Hadoop的行人交通流量預(yù)測平臺26-36
• 3.1 Hadoop的起源26
• 3.2 Hadoop平臺架構(gòu)26-27
• 3.3 Hadoop構(gòu)成及其生態(tài)系統(tǒng)27-36
• 第四章 基于Hadoop的行人交通流量預(yù)測實驗整體思路36-46
• 4.1 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺預(yù)測行人交通流量的實驗背景36-38
• 4.2 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺MapReduce分布式計算方法處理初步數(shù)據(jù)38-40
• 4.3 預(yù)測行人交通流量判斷即將出現(xiàn)的擁堵區(qū)域的整體思路40-46
• 第五章 基于Hadoop的行人交通流量預(yù)測實驗46-59
• 5.1 Hadoop行人交通流量預(yù)測平臺基礎(chǔ)環(huán)境的搭建46-48
• 5.2 Hadoop行人交通流量預(yù)測平臺的搭建48-54
• 5.3 Hadoop預(yù)測行人交通流量判斷最可能出現(xiàn)的擁堵區(qū)域的具體操作54-59
• 結(jié)論和展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果63-65
• 致謝65

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