本文關鍵詞：基于Hadoop的道路匹配算法研究

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【摘要】：隨著城市道路交通的快速發(fā)展與車輛數(shù)量的快速增長和之相關的交通數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)的幾何級數(shù)的增長,對于車輛相關數(shù)據(jù)的處理的準確性、可靠性和實時性都提出了更高的要求。當前針對車輛數(shù)據(jù)處理算法的研究多是以較短時間間隔的小樣本數(shù)據(jù)為基礎,相對缺乏對較長時間間隔數(shù)據(jù)的匹配算法。同時現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)已經(jīng)難以滿足對日益增長的海量浮動車數(shù)據(jù)管理和應用的需求。針對這些問題,本文提出了一種基于Hadoop的實現(xiàn)大樣本浮動車GPS數(shù)據(jù)處理的地圖匹配算法。論文的主要研究工作如下:1)通過對現(xiàn)有非關系型數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織方式和應用范圍的比較,指出了非關系型數(shù)據(jù)庫對于管理海量數(shù)據(jù)存在的優(yōu)勢與不足,研究學了Hadoop各組成部分的具體功能、基本原理,重點學了MapReduce編程思想和分布式處理流程,為下面的研究奠定理論基礎。2)按照車輛定位點與道路的幾何關系進行分類,對各類典型的地圖道路匹配算法進行了回顧,介紹了現(xiàn)有的大樣本車輛數(shù)據(jù)地圖匹配算法的實現(xiàn)方式,指出了將云計算應用于地圖道路匹配的必要性以及當前研究中存在的問題。3)利用并改進現(xiàn)有的道路壓縮方法來實現(xiàn)道路數(shù)據(jù)的預處理,詳細的分析了空間因素(包括角度、距離、連通性、時間因素如上傳間隔、行駛速度等)和歷史匹配結(jié)果對匹配結(jié)果的影響,改進了時間因素的計算方式,給出了一種基于匹配度反饋的地圖道路匹配算法,并針對適用于Hadoop的并行計算對該匹配算法進行了優(yōu)化處理。4)利用虛擬機搭建了實驗Hadoop平臺,對本文提出的基于匹配度反饋的道路匹配算法進行了仿真實驗,分別從匹配效果、算法執(zhí)行效率、對平臺的適用度等幾個方面進行了驗證。通過實驗對比該算法匹配前后車輛位置的變化證明采用該匹配算法實現(xiàn)較長時間間隔定位數(shù)據(jù)道路匹配的可行性和有效性。
【關鍵詞】：并行計算 Hadoop 數(shù)據(jù)壓縮 道路匹配
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 論文研究的背景與意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 云計算10-11
• 1.2.2 道路匹配11-12
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 Hadoop相關技術(shù)介紹14-22
• 2.1 HDFS介紹14-15
• 2.2 MapReduce15-18
• 2.2.1 MapReduce編程思想15-17
• 2.2.2 MapReduce處理流程17-18
• 2.3 HBase介紹18-20
• 2.3.1 HBase數(shù)據(jù)模型18-20
• 2.3.2 HBase與關系型數(shù)據(jù)庫的異同20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第三章 道路匹配介紹22-30
• 3.1 道路匹配的原理22
• 3.2 常用的道路匹配算法22-28
• 3.2.1 幾何匹配算法22-24
• 3.2.2 基于路網(wǎng)拓撲關系的匹配算法24
• 3.2.3 基于概率統(tǒng)計的匹配算法24-25
• 3.2.4 基于模糊邏輯的匹配算法25-27
• 3.2.5 相關性匹配算法27-28
• 3.2.6 基于模式識別的匹配算法28
• 3.2.7 基于代價函數(shù)的匹配算法28
• 3.3 各匹配算法的對比28-29
• 3.4 本章小節(jié)29-30
• 第四章 基于匹配度反饋的道路匹配算法30-53
• 4.1 相關定義表述30-32
• 4.2 道路數(shù)據(jù)的壓縮處理32-39
• 4.2.1 基于角度約束的道路數(shù)據(jù)壓縮32-38
• 4.2.2 路段方位角的計算38-39
• 4.3 道路匹配的判別因素39-45
• 4.3.1 空間因素39-42
• 4.3.2 時間因素42-44
• 4.3.3 匹配度反饋44-45
• 4.4 基于匹配度反饋的道路匹配算法45-51
• 4.4.1 時空分析45-47
• 4.4.2 基于匹配度反饋的匹配算法47-50
• 4.4.3 算法優(yōu)化50-51
• 4.5 本意小節(jié)51-53
• 第五章 實驗與分析53-62
• 5.1 實驗環(huán)境53-54
• 5.1.1 硬件環(huán)境53-54
• 5.1.2 軟件環(huán)境54
• 5.2 基于匹配度反饋的算法的實驗與分析54-61
• 5.2.1 道路預處理54-55
• 5.2.2 地圖匹配驗證55-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻64-67
• 致謝67

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本文編號：1033719