本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的交通行人流量預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用

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【摘要】：近十年來(lái),各國(guó)城市交通擁堵情況變得日益嚴(yán)重。城市人口不斷增加,私人交通工具的購(gòu)買率逐步上升,公共交通工具的使用比例一直在下降。2011年以來(lái)各國(guó)大力發(fā)展大數(shù)據(jù)的國(guó)家戰(zhàn)略,將解決交通運(yùn)輸問(wèn)題作為大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的起點(diǎn)。因此用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決交通擁堵問(wèn)題也具有十分重大的意義。目前城市交通運(yùn)輸效率十分低下。交通擁堵情況嚴(yán)重雖然是伴隨著城市人口不斷增加而出現(xiàn)的,但是最重要的原因還是交通運(yùn)輸系統(tǒng)的落后。從交通運(yùn)輸檢測(cè)設(shè)施返回的數(shù)據(jù)量龐大無(wú)法有效分析,無(wú)法通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析得出及時(shí)可靠的反饋數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行有效的交通管控。只有少數(shù)的政府管理人員擁有大量的交通數(shù)據(jù),政府交通數(shù)據(jù)不開(kāi)放。無(wú)法集合全社會(huì)的智慧來(lái)開(kāi)發(fā)更加有效的交管平臺(tái),交通擁堵問(wèn)題無(wú)法得到較好的解決。因此,結(jié)合政府或者國(guó)有企業(yè)開(kāi)放的大量數(shù)據(jù)資源,研究Hadoop大數(shù)據(jù)改善交通擁堵的方法具有重要意義。本文的主要工作如下：(1)研究大數(shù)據(jù)平臺(tái)改善交通擁堵情況的各種方法。由于智能交通管理系統(tǒng)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng),加上我們可以收集到用戶和車輛信息的方法方式也有很多種,因此大數(shù)據(jù)改善交通擁堵的方法也是多種多樣的。而且每種方法應(yīng)用于不同場(chǎng)景也會(huì)有其各自的優(yōu)勢(shì)。例如我們可以將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于交通信號(hào)燈的智能控制。通過(guò)收集到的實(shí)時(shí)車輛數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分布式計(jì)算方法,可以快速得出最優(yōu)化控制方法,智能調(diào)節(jié)整個(gè)城區(qū)所有路口交通燈時(shí)長(zhǎng)。(2)基于Hadoop大數(shù)據(jù)的行人交通流量預(yù)測(cè)平臺(tái)的搭建。Hadoop平臺(tái)的搭建是進(jìn)行分析交通相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),搭建維護(hù)Hadoop平臺(tái)以及靈活運(yùn)用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也是非常關(guān)鍵的。Hadoop平臺(tái)的家族成員正在不斷增加,Hadoop的處理數(shù)據(jù)的方法也逐步豐富,解決交通擁堵問(wèn)題的能力也將越來(lái)越強(qiáng)。(3)Hadoop平臺(tái)通過(guò)分析移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)獲得大量用戶移動(dòng)軌跡從而預(yù)測(cè)行人交通流量的實(shí)驗(yàn)。通過(guò)該實(shí)驗(yàn),我們可以看到Hadoop平臺(tái)處理龐大數(shù)據(jù)的能力,通過(guò)一個(gè)用戶日常軌跡的分析,可以預(yù)判用戶最有可能的移動(dòng)軌跡。這對(duì)于預(yù)判交通擁堵情況可能發(fā)生的區(qū)域有很大的幫助,通過(guò)預(yù)判可能發(fā)生的擁堵區(qū)域及時(shí)作出調(diào)整,可以很大程度上降低交通擁堵情況的發(fā)生。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 智能交通 Hadoop 交通擁堵 行人交通流量預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-13
• 1.1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨12-13
• 1.1.2 當(dāng)今的智能交通和交通擁堵現(xiàn)狀13
• 1.2 研究意義13-14
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 解決的主要問(wèn)題16-18
• 1.5 本文的主要工作18
• 1.6 論文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)交通流量改善交通擁堵方法研究20-26
• 2.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展及其遇到的挑戰(zhàn)20-22
• 2.1.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展20-21
• 2.1.2 大數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中遇到的挑戰(zhàn)21-22
• 2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)交通流量用于城市交通管理控制22-23
• 2.3 大數(shù)據(jù)解決交通擁堵方法的發(fā)展前景23-26
• 第三章 基于Hadoop的行人交通流量預(yù)測(cè)平臺(tái)26-36
• 3.1 Hadoop的起源26
• 3.2 Hadoop平臺(tái)架構(gòu)26-27
• 3.3 Hadoop構(gòu)成及其生態(tài)系統(tǒng)27-36
• 第四章 基于Hadoop的行人交通流量預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)整體思路36-46
• 4.1 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)預(yù)測(cè)行人交通流量的實(shí)驗(yàn)背景36-38
• 4.2 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)MapReduce分布式計(jì)算方法處理初步數(shù)據(jù)38-40
• 4.3 預(yù)測(cè)行人交通流量判斷即將出現(xiàn)的擁堵區(qū)域的整體思路40-46
• 第五章 基于Hadoop的行人交通流量預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)46-59
• 5.1 Hadoop行人交通流量預(yù)測(cè)平臺(tái)基礎(chǔ)環(huán)境的搭建46-48
• 5.2 Hadoop行人交通流量預(yù)測(cè)平臺(tái)的搭建48-54
• 5.3 Hadoop預(yù)測(cè)行人交通流量判斷最可能出現(xiàn)的擁堵區(qū)域的具體操作54-59
• 結(jié)論和展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果63-65
• 致謝65

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