發(fā)布時(shí)間：2017-11-05 19:32

  本文關(guān)鍵詞：基于交通時(shí)空大數(shù)據(jù)的異常行為模式挖掘研究

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【摘要】：在智能交通系統(tǒng)中,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被廣泛用于監(jiān)控和管理交通參與者的流動(dòng)情況,由此產(chǎn)生的海量交通時(shí)空數(shù)據(jù)為我們研究復(fù)雜多變的交通網(wǎng)絡(luò)提供了基礎(chǔ),然而日益膨脹的數(shù)據(jù)量使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已無法滿足實(shí)際的應(yīng)用需求。因此,如何利用日益成熟的大數(shù)據(jù)處理方法,并結(jié)交通時(shí)空數(shù)據(jù)的具體特性來開展相關(guān)研究,為促進(jìn)交通網(wǎng)絡(luò)的健康發(fā)展提供技術(shù)支持具有十分重要的意義。本文聚焦交通時(shí)空數(shù)據(jù)中的異常行為模式挖掘研究,結(jié)合不同的應(yīng)用場(chǎng)景,提出了速度異常和浮動(dòng)車越界行駛異常兩種異常模型,并給出了對(duì)應(yīng)的時(shí)空異常挖掘算法。針對(duì)速度異常探測(cè),其關(guān)鍵在于如何從海量的車輛監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中快速獲取車輛的行駛速度。據(jù)此,本文結(jié)合不同的應(yīng)用場(chǎng)景并利用大數(shù)據(jù)處理方法和數(shù)據(jù)流技術(shù)給出了相應(yīng)的探測(cè)算法實(shí)現(xiàn)。而對(duì)于浮動(dòng)車越界行駛異常探測(cè),其問題本質(zhì)在于空間點(diǎn)面位置關(guān)系的判斷。據(jù)此,本文提出了基于地理柵格的多層?xùn)鸥衲Ｐ?并利用HBase對(duì)該模型的信息存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),從而解決了該問題。此外,本文還分別對(duì)兩種時(shí)空異常探測(cè)算法的性能進(jìn)行了測(cè)試。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明,本文算法具有較高的可行性和運(yùn)行效率。最后,本文對(duì)道路實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的車輛行駛速度異常監(jiān)測(cè)應(yīng)用和浮動(dòng)車行駛區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP311.13

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本文編號(hào)：1145573