基于云計算的智能交通系統(tǒng)數據預處理與并行化技術研究.pdf

1、在目前的城市交通中，車載電腦、智能手機等用戶終端面臨著存儲和處理能力與數據和應用功能的快速增長之間的巨大矛盾，目前的交通系統(tǒng)不能夠很好地滿足智能交通在信息量、開放性、規(guī)?；?、智能性、彈性化和實時性等各個方面的需求。云計算作為一種新興的網絡技術理念，在方便快捷的用戶服務、大容量的數據存儲、強大的計算能力、優(yōu)良的服務質量、高度的可擴展性、廉價的環(huán)境配置等方面具有很大的優(yōu)勢，為解決智能交通等類型的大數據的存儲和處理提供了很好地平臺。隨著網絡帶

2、寬的不斷提升，基于云計算的智能化信息服務模式成為一個炙手可熱的研究話題。本文主要研究基于云計算的智能交通服務的數據并行化處理技術。智能交通系統(tǒng)使用的數據被稱為交通時空數據，其數據中包含了時間和空間屬性，本文采用上海網格項目采集到的真實的GPS時空數據。針對當前的海量數據、巨大計算量等智能交通服務需求，提出了一種基于云計算的智能交通服務模式和基于云計算的智能交通服務平臺（ITSPCC）；針對海量GPS時空數據的存儲和處理，提出了面向單車車

3、輛路徑導航的GPS時空數據的分布式存儲和并行化預處理解決方案；針對智能交通服務中車輛路徑導航中的線性規(guī)劃求解問題，提出了基于Block Wiedemann算法和Block Lanczos算法的大規(guī)模稀疏線性方程組的數據并行化求解模型。
　　本研究主要內容包括：⑴基于云計算的智能交通服務模式?；谠朴嬎愕捏w系架構是解決智能交通問題的一種可行的技術方案。在分析了基于云計算的智能交通服務相比于現有的城市交通系統(tǒng)優(yōu)勢的基礎上，提出了基于云

4、計算的智能交通服務平臺ITSPCC的框架和基于ITSPCC的服務模式；設計了“服務請求模式”等四種智能交通服務模式；并通過車輛路徑導航服務，分析了基于ITSPCC的智能交通服務的模式等關鍵技術。⑵基于云計算的GPS時空數據預處理。如何針對不同的服務需求，從海量的交通時空數據中實時、有效、快速地發(fā)現相關的數據并進行處理是數據處理的核心內容之一。面向單車車輛路徑導航服務，研究了對于GPS時空數據的結構化處理、分布式存儲和異常數據并行化篩選等

5、一系列技術。⑶面向稀疏系數矩陣的交通時空數據并行化模型。并行化技術是提高數據處理效率的重要方法。在交通時空數據的處理中，由于時空數據的稀疏性特點，車輛導航服務等線性規(guī)劃問題最終可歸結為大規(guī)模稀疏線性方程組求解問題。本文以大規(guī)模稀疏線性方程組為對象，以典型的Block Lanczos算法和Block Wiedemann算法為重點，研究了基于ITSPCC的數據并行化處理技術。通過分析算法的并行化特性，提出了基于行、列、行列劃分稀疏系數矩陣的