本文選題：智能交通　切入點(diǎn)：短時(shí)交通流　出處：《南京郵電大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來(lái),智能交通系統(tǒng)蓬勃發(fā)展,已經(jīng)成為了人們?nèi)粘３鲂械目煽勘Ｕ稀６虝r(shí)、實(shí)時(shí)的交通流預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)交通管理和車輛誘導(dǎo)的重要基礎(chǔ),也是智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展也帶來(lái)了交通數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),在海量的交通流大數(shù)據(jù)的背景下,如何做到實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)成為了一個(gè)新的問(wèn)題。本文對(duì)高速路采集的大規(guī)模數(shù)據(jù)集下短時(shí)交通流的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)進(jìn)行了深入的研究、分析和實(shí)驗(yàn)。主要的研究工作有以下幾點(diǎn):(1)為了提高挖掘和預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性,需要對(duì)采集的交通數(shù)據(jù)流信息進(jìn)行預(yù)處理,本文針對(duì)這一特定的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)行了缺失填補(bǔ)、錯(cuò)誤修正和符號(hào)離散化等ETL(Extract-Transform-Load)處理。(2)在當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境的背景下,提出了一種能夠?qū)崟r(shí)挖掘交通流數(shù)據(jù)頻繁閉合模式的算法—TP-Moment(Moment of Topology)。算法基于Topology的并行計(jì)算模型對(duì)傳統(tǒng)的Moment算法進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)證明,在大規(guī)模數(shù)據(jù)集的環(huán)境下,算法的時(shí)間和空間等性能得到很大提升,能夠快速準(zhǔn)確地挖掘出所有有效模式,很好的滿足交通流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性要求。(3)在TP-Moment算法的基礎(chǔ)上,提出了基于歷史頻繁模式的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型。挖掘歷史交通流數(shù)據(jù)存在的頻繁模式規(guī)則,與獲得的實(shí)時(shí)交通流信息進(jìn)行最近鄰規(guī)則的匹配,從而預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻的交通流狀況。實(shí)驗(yàn)證明,該預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,有效可行。
[Abstract]:In recent years, Intelligent Transportation system (its) has developed rapidly and has become a reliable guarantee for people's daily travel. In the short term, real-time traffic flow prediction is an important basis for traffic management and vehicle guidance. It is also an important research content in the field of intelligent transportation system. The development of big data era has also brought about the explosive growth of traffic data. How to achieve real-time and accurate prediction has become a new problem. In this paper, the real-time prediction of short-time traffic flow under the large-scale data set collected by highway is deeply studied. In order to improve the accuracy of mining and prediction models, we need to preprocess the collected traffic data flow information. The missing fill, error correction and symbol discretization are processed by ETLL Extract-Transform-Load.2) in the context of big data's current environment, This paper presents an algorithm for real-time mining frequent closure patterns of traffic flow data. Based on the parallel computing model of Topology, the algorithm improves the traditional Moment algorithm. The performance of the algorithm, such as time and space, has been greatly improved, which can quickly and accurately mine all the effective patterns, and meet the accuracy and real-time requirements of traffic flow prediction. (3) on the basis of TP-Moment algorithm, This paper presents a short-term traffic flow prediction model based on historical frequent pattern, mining frequent pattern rules of historical traffic flow data, matching the obtained real-time traffic flow information with nearest neighbor rules. The experimental results show that the model has high prediction accuracy and is effective and feasible.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U491.14;TP311.13

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本文編號(hào)：1561163