本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + SPFA路徑搜索算法��； 參考：《天津大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：城市交通的智能化和智慧化是城市規(guī)劃和城市發(fā)展的重要衡量指標(biāo),同時(shí)智能交通和智慧城市也一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)問(wèn)題。在諸多研究熱點(diǎn)問(wèn)題之中,如何實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高、實(shí)時(shí)性快的動(dòng)態(tài)城市網(wǎng)絡(luò),自然就成為了構(gòu)建智慧城市的關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)保證。本文主要基于城市內(nèi)的海量實(shí)時(shí)出租車的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)城市交通網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建;在此基礎(chǔ)平臺(tái)上進(jìn)行了深度的數(shù)據(jù)分析與挖掘以此構(gòu)建城市的路網(wǎng)模型;并對(duì)傳統(tǒng)的基于路徑最短的路徑搜索算法進(jìn)行了補(bǔ)充,加入了時(shí)間片以及城市路網(wǎng)狀態(tài)的考量。首先為了構(gòu)建數(shù)據(jù)承載力強(qiáng)、服務(wù)響應(yīng)快、系統(tǒng)拓展行強(qiáng)的基礎(chǔ)平臺(tái),本文選擇使用HDFS分布式文件系統(tǒng)來(lái)解決大的實(shí)時(shí)出租車數(shù)據(jù)。其次,本文針對(duì)實(shí)時(shí)出租車GPS數(shù)據(jù)的特點(diǎn),結(jié)合HDFS分布式文件系統(tǒng)和Spark分布式計(jì)算平臺(tái),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度地挖掘和分析。包括分析每一趟出租車每天的出行規(guī)律、載客狀態(tài)、乘客客流分布、城市OD情況等交通問(wèn)題,并在此基礎(chǔ)上將出租車的運(yùn)行速度,地理位置等信息映射到具體的城市路網(wǎng)上,通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)進(jìn)而構(gòu)建城市骨干交通網(wǎng)絡(luò)。最后再此基礎(chǔ)上針對(duì)SPFA等基于道路最短原則的路徑導(dǎo)航算法進(jìn)行了補(bǔ)充和完善,添加了行車時(shí)間以及道路平均速度的考量,提出了結(jié)合導(dǎo)航路徑以及行車時(shí)間多維度的最優(yōu)路徑導(dǎo)航算法,并在全文最后的實(shí)驗(yàn)部分進(jìn)行了相關(guān)可視化的對(duì)比結(jié)果。城市動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和基于城市動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)導(dǎo)航問(wèn)題,是實(shí)現(xiàn)未來(lái)城市實(shí)時(shí)路況查詢,車輛動(dòng)態(tài)導(dǎo)航乃至構(gòu)建智慧城市的關(guān)鍵技術(shù)。本文提出的城市交通網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)平臺(tái)構(gòu)建方法、基于出租車GPS數(shù)據(jù)的分析與挖掘方法以及多尺度考量下的城市路徑導(dǎo)航算法。能夠較好的滿足現(xiàn)代化智慧城市的城市特點(diǎn)。在實(shí)現(xiàn)城市交通智能化方面具有良好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Intelligent and intelligent urban traffic is an important measure of urban planning and urban development. At the same time, intelligent transportation and intelligent city has been a hot research topic of scholars at home and abroad.Among the hot research issues, how to realize the dynamic city network with strong expansibility, high accuracy and fast real-time is the key technology and basic guarantee of constructing intelligent city.In this paper, the dynamic urban transportation network is constructed based on the mass real-time taxi GPS data in the city, and the deep data analysis and mining are carried out on this basic platform to construct the urban road network model.The traditional path search algorithm based on the shortest path is supplemented, and the time slice and the state of the urban road network are taken into account.Firstly, in order to build a basic platform with strong data carrying capacity, fast service response and strong system development, this paper chooses to use HDFS distributed file system to solve large real-time taxi data.Secondly, according to the characteristics of real-time taxi GPS data, combined with HDFS distributed file system and Spark distributed computing platform, this paper deeply mine and analyze the data.By analyzing the historical data, we construct the urban backbone transportation network.Finally, the path navigation algorithm based on the shortest road principle, such as SPFA, is supplemented and perfected, and the consideration of the driving time and the average speed of the road is added.An optimal path navigation algorithm combining navigation path and multi-dimension driving time is proposed, and the related visualization results are compared at the end of the experiment.The construction of urban dynamic network and the optimal navigation based on urban dynamic network are the key technologies to realize the future urban real-time road condition query, vehicle dynamic navigation and even the construction of intelligent city.In this paper, the construction method of urban transportation network basic platform, the analysis and mining method based on taxi GPS data and the city path navigation algorithm based on multi-scale considerations are proposed.Can better meet the urban characteristics of modern intelligent cities.It has good application value in realizing urban traffic intelligence.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;O211.61

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本文編號(hào)：1744790