【摘要】：城市交通擁堵已經(jīng)成為我國(guó)城市發(fā)展的瓶頸,嚴(yán)重影響到了人們的日常生活質(zhì)量和幸福水平。為了改善和提高城市交通服務(wù)水平,世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家都在發(fā)展智能交通系統(tǒng)。作為智能交通數(shù)據(jù)采集方式,浮動(dòng)車技術(shù)為智能交通系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。地圖匹配(Map Matching)是浮動(dòng)車技術(shù)的重要組成部分,能夠有效地將浮動(dòng)車的GPS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成道路交通信息。本文的研究主題就是海量浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的地圖匹配技術(shù)。相比于實(shí)時(shí)浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù),海量浮動(dòng)車歷史數(shù)據(jù)往往具有數(shù)據(jù)量級(jí)大、采樣間隔不穩(wěn)定的特點(diǎn)。隨著浮動(dòng)車數(shù)據(jù)量級(jí)的增加,單機(jī)的運(yùn)算已經(jīng)無(wú)法滿足對(duì)GB或者以上浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的快速地圖匹配。云計(jì)算是應(yīng)海量數(shù)據(jù)處理的需求發(fā)展起來的新興綜合性應(yīng)用,云計(jì)算的支撐技術(shù)(如:分布式文件系統(tǒng)、Map Reduee技術(shù)、No SQL數(shù)據(jù)庫(kù)等)在海量數(shù)據(jù)的處理方面具有常規(guī)技術(shù)難以匹及的優(yōu)勢(shì)。將浮動(dòng)車數(shù)據(jù)處理帶入云計(jì)算環(huán)境中,可以利用這些技術(shù)降低海量數(shù)據(jù)處理的難度、節(jié)約成本、提高處理效率。本文主要在算法和平臺(tái)兩方面對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)地圖匹配進(jìn)行優(yōu)化:1.在平臺(tái)方面,選取開源分布式架構(gòu)Hadoop作為系統(tǒng)集群代替了傳統(tǒng)單機(jī)系統(tǒng),通過Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ),運(yùn)用Map Reduce編程模型進(jìn)行了海量浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的并行地圖匹配。2.在地圖匹配算法方面,本文采用了四叉樹路段篩選算法,相比于普通的網(wǎng)格路段篩選算法,四叉樹結(jié)構(gòu)更好地解決了路網(wǎng)網(wǎng)格中道路密度分布不均衡的問題,優(yōu)化了候選匹配路段。在Hadoop平臺(tái)進(jìn)行海量浮動(dòng)車數(shù)據(jù)地圖匹配實(shí)驗(yàn)中,本文的算法在正確率和運(yùn)行速度兩方面均有較好的表現(xiàn),尤其是運(yùn)行速度較單機(jī)有較大提高。因此,本文不僅具有理論上的創(chuàng)新意義,也具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【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

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 蘇惠敏,周鵬,陳哲;GPS/INU/MM車輛定位導(dǎo)航系統(tǒng)研究[J];航空學(xué)報(bào);2001年02期

2 王晟;趙壁芳;;云計(jì)算中MapReduce技術(shù)研究[J];通信技術(shù);2011年12期

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本文編號(hào)：2587001