本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce的Fisher最優(yōu)分割法在公交車(chē)調(diào)度上的運(yùn)用

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【摘要】：在城市發(fā)展當(dāng)中,現(xiàn)代人的生活節(jié)奏越來(lái)越快,汽車(chē)保有量逐年上升,而道路越來(lái)越擁擠,使交通越來(lái)越不便利,嚴(yán)重的導(dǎo)致了社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益下降,妨礙人們的生活,汽車(chē)保有量的上升增加了汽車(chē)排放的尾氣,這又會(huì)導(dǎo)致溫室效應(yīng),并且污染我們的環(huán)境,這些都不利于我國(guó)城市的發(fā)展。公共交通工具具有節(jié)能環(huán)保,減少二氧化碳的排放而且能夠有效的減少交通擁堵的狀況,是改善大氣環(huán)境的一個(gè)重要手段之一。公車(chē)調(diào)度在公交企業(yè)中具有舉足輕重的地位。為了廣大乘客能夠便宜便捷的出行,減少二氧化碳的排放節(jié)約能源,增加乘客滿(mǎn)意度,有效率的公車(chē)調(diào)度是非常重要的,而對(duì)公交車(chē)行駛時(shí)間進(jìn)行合理的分段又是其中一項(xiàng)重要的研究方向。隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)和累積使我們進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,迫切需要功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工具,以獲得有價(jià)值的信息。在Apache的Hadoop平臺(tái)上可以實(shí)現(xiàn),聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析等眾多數(shù)據(jù)挖掘分析的經(jīng)典算法,一定程度上為大規(guī)模數(shù)據(jù)的挖掘分析提供了方便[5]。公交車(chē)管理信息系統(tǒng)天天都產(chǎn)生大量的車(chē)載GPS數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)需要在hadoop平臺(tái)上進(jìn)行處理和分析。在公交車(chē)行駛時(shí)間合理分段中,時(shí)間順序不能打亂,而大多聚類(lèi)方法在分類(lèi)中是將樣品混在一起時(shí)間順序會(huì)打亂,Fisher最優(yōu)分割法可以不打亂時(shí)間順序進(jìn)行分類(lèi),但是這方法計(jì)算量巨大,運(yùn)用Hadoop中MapReduce的方法進(jìn)行任務(wù)的分解在多臺(tái)機(jī)器上運(yùn)算后進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總,得出公交車(chē)行駛一圈的時(shí)間進(jìn)行合理的分段。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U492.22;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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本文編號(hào)：1139852