【摘要】：隨著城市化的發(fā)展和城市人口的增加,現(xiàn)代大都市面臨著嚴(yán)重的城市問(wèn)題,如交通擁堵和不理想的城市資源規(guī)劃等。近年來(lái),隨著技術(shù)的快速發(fā)展和不同的傳感技術(shù)的廣泛應(yīng)用,大量的數(shù)據(jù)已成功收集并且記錄了城市的各個(gè)方面的狀態(tài)。這給解決都市問(wèn)題和創(chuàng)建基于城市大數(shù)據(jù)分析的智能城市帶來(lái)了新的機(jī)遇。本文主要針對(duì)出租車GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,讓交通運(yùn)管部門(mén)預(yù)知各區(qū)域出租車需求的變化情況,對(duì)出租車進(jìn)行更合理的規(guī)劃。本文研究了出租車OD(Origin-Destination)數(shù)據(jù)的時(shí)空分布特性,對(duì)出租車起點(diǎn)終點(diǎn)特征數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析,并且通過(guò)熱度圖和聚類圖,引導(dǎo)用戶進(jìn)一步地分析感興趣以及相對(duì)有特點(diǎn)的區(qū)域。結(jié)合環(huán)形像素圖,時(shí)空堆棧圖,柱狀像素圖等專門(mén)針對(duì)于出租車OD數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的可視化組件,讓用戶從交互探索中得出城市發(fā)展各個(gè)區(qū)域內(nèi)出租車流向的差異性,以及從出租車數(shù)據(jù)中挖掘不同日期以及一些城市規(guī)劃事件對(duì)人們出行模式的影響。本文的可視分析系統(tǒng)利用當(dāng)下流行的Hadoop平臺(tái)來(lái)對(duì)大規(guī)模的出租車GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、預(yù)處理以及提取我們需要的出租車OD數(shù)據(jù)。系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)的方式將各個(gè)可視化組件作為前端數(shù)據(jù)分析手段,為了加快用戶在使用可視化組件分析數(shù)據(jù)時(shí)的響應(yīng)速度,本文采用網(wǎng)格索引對(duì)出租車OD數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢加速,交通運(yùn)管部門(mén)利用我們的可視分析系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)掘出租車聚集模式,提前管理和調(diào)度車輛。
[Abstract]:With the development of urbanization and the increase of urban population, modern metropolis is faced with serious urban problems, such as traffic congestion and unsatisfactory urban resource planning. In recent years, with the rapid development of technology and the wide application of different sensing technologies, a large number of data have been successfully collected and recorded the status of various aspects of the city. This brings new opportunities to solve urban problems and create intelligent cities based on urban big data analysis. In this paper, the GPS data of taxis are studied, so that the traffic management department can predict the changes of taxi demand in various regions, and make more reasonable planning for taxis. In this paper, the spatial and temporal distribution of taxi OD (Origin-Destination) data is studied. Guide users to further analysis of areas of interest and relative characteristics. Combined with annular pixel map, space-time stack map, columnar pixel map and other visual components which are specially used to analyze taxi OD data, users can find out the difference of taxi flow in different areas of urban development from interactive exploration. And mining different dates from taxi data and some urban planning events on the impact of people's travel patterns. The visual analysis system in this paper uses the current popular Hadoop platform to manage, preprocess and extract the taxi GPS data that we need. In order to speed up the response speed of users when using visual components to analyze data, the system adopts the method of B / S architecture to take each visual component as the front-end data analysis method. In this paper, we use grid index to speed up the query of taxi OD data, and the traffic management department can use our visual analysis system to discover the taxi gathering mode in time, and to manage and dispatch the vehicle ahead of time.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U495;TP311.13

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本文編號(hào)：2299202