基于Storm平臺的路段行程時間估算與擁堵評價應(yīng)用研究.pdf

1、應(yīng)用云計算技術(shù)解決交通領(lǐng)域的問題是當(dāng)前技術(shù)研究的一個熱門趨勢。在交通領(lǐng)域中，由遍布城市道路各個角落的檢測器和浮動車采集的數(shù)據(jù)是海量的，且具有覆蓋范圍廣、信息量豐富等特點，非常適合于應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行挖掘和實時分析工作。在城市交通大數(shù)據(jù)技術(shù)中，利用浮動車GPS數(shù)據(jù)，進(jìn)行路段行程時間的實時計算和道路擁堵狀態(tài)的評價，可以為基于實時路況的路徑規(guī)劃、行程時間預(yù)測、道路擁堵預(yù)測等研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，可將有助于交通監(jiān)管平臺和居民及時了解當(dāng)前道路交通參數(shù)

2、狀態(tài)，提前規(guī)劃出行時間和出行路徑。
　　本文主要研究了應(yīng)用云計算技術(shù)處理海量浮動車GPS數(shù)據(jù)，計算城市路段行程時間和交通狀態(tài)評價的方法和實現(xiàn)流程。本文通過對GPS浮動車地圖匹配技術(shù)的研究分析，提出了適用于海量數(shù)據(jù)計算的地圖匹配改進(jìn)方法和具體實現(xiàn)流程；通過對行程時間估算方法的研究，提出了一種改進(jìn)的少樣本估算方法，同時探討了在Storm云平臺的具體實現(xiàn)技術(shù)；通過對交通擁堵評價的研究分析，給出了一種基于路段行程時間的簡易評價指標(biāo)，同時研

3、究了在云平臺下的實現(xiàn)方案。
　　本文所完成的研究工作主要如下：
　?。?）系統(tǒng)研究了GPS浮動車技術(shù)中的基礎(chǔ)技術(shù)—地圖匹配技術(shù)的主要原理和方法，分析了當(dāng)前主要地圖匹配方法的優(yōu)點和不足，提出適用于實際大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基于權(quán)重的改進(jìn)匹配方法。為解決大量數(shù)據(jù)實時處理中的匹配效率問題，提出GIS路段劃分方法、四網(wǎng)格匹配法、權(quán)重計算方法優(yōu)化和利用路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的待匹配路段篩選方法，同時給出了具體細(xì)節(jié)技術(shù)的實現(xiàn)流程。
　?。?）研究分析