

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著智能交通基礎(chǔ)建設(shè)的快速發(fā)展,城鎮(zhèn)居民收入水平逐步提高,城市汽車擁有量大幅度增加。遍布每個城市道路的感應(yīng)線圈、卡口斷面系統(tǒng),能夠及時地采集、記錄、匯總并上傳監(jiān)控數(shù)據(jù)。但是由于城市道路交通流存在著數(shù)據(jù)量大、實時性高等特點,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲與處理技術(shù)存在著數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)存儲容量無法靈活擴展、分布式并行數(shù)據(jù)挖掘難、高容錯恢復(fù)能力差等問題。如何將海量的交通流數(shù)據(jù)實時地上傳、匯總和存儲利用,以及如何對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計挖掘成為一個較大的難題。以Hado
2、op為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)成為解決這一系列問題的有效手段之一。
基于現(xiàn)階段城市交通發(fā)展帶來的數(shù)據(jù)存儲與分析等突出問題,本文通過對基于Hadoop的MapReduce、HBase等大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究,提出了相應(yīng)的解決方案,其主要研究工作和成果如下:
(1)本文提出了基于Hadoop的交通流數(shù)據(jù)存儲與分析總體架構(gòu)。將架構(gòu)分為5個層面:數(shù)據(jù)采集層、硬件平臺層、數(shù)據(jù)存儲與計算層、挖掘分析層和應(yīng)用服務(wù)層,同時研究與設(shè)計了節(jié)點在故障或
3、宕機情況下,Hadoop集群具有高容錯恢復(fù)能力的可用性方案。
(2)本文提出了基于HBase的海量交通流數(shù)據(jù)分布式存儲方案。根據(jù)交通流數(shù)據(jù)特點與處理應(yīng)用需求,設(shè)計了可解決“熱點”問題的交通流數(shù)據(jù)表行健結(jié)構(gòu)。同時研究了HBase的協(xié)處理器,設(shè)計了用于針對列查詢的快速數(shù)據(jù)檢索的二級索引表。
(3)本文還根據(jù)交通車流量與密度的關(guān)系,設(shè)計了流量與密度計算模型,提出了基于MapReduce的流量密度計算的并行化實現(xiàn),解決了海量
4、交通流數(shù)據(jù)情況下的流量、密度快速計算難題。同時,采用K近鄰非參數(shù)回歸算法來預(yù)測短時交通流,通過對K近鄰狀態(tài)向量、距離度量方式、近鄰個數(shù)以及預(yù)測算法的選擇及研究,提出了基于MapReduce的KNN預(yù)測短時交通流的并行化實現(xiàn),加快K最近鄰算法的搜索速度,實現(xiàn)對短時交通流的定時預(yù)測。
(4)最后,根據(jù)總體架構(gòu)應(yīng)用層需求,基于Hadoop平臺,構(gòu)建并實現(xiàn)了城市道路交通流數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。本文對系統(tǒng)進行了詳細的功能模塊設(shè)計,并實現(xiàn)了對交通
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于Hadoop的海量期貨數(shù)據(jù)的分布式存儲和算法分析.pdf
- 基于Hadoop的海量視頻的分布式存儲與檢索研究.pdf
- 基于Hadoop的分布式存儲與數(shù)據(jù)分發(fā)策略研究.pdf
- 基于Hadoop的海量視頻數(shù)據(jù)分布式處理研究.pdf
- 基于Hadoop的面向海量交通流數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用.pdf
- 基于hadoop的分布式存儲與數(shù)據(jù)分發(fā)策略研究
- 基于Hadoop的分布式對稱加密數(shù)據(jù)存儲的分析與研究.pdf
- 海量RDF數(shù)據(jù)的分布式存儲研究.pdf
- 海量數(shù)據(jù)分布式存儲與安全保護研究.pdf
- 基于Hadoop的空間矢量數(shù)據(jù)的分布式存儲與查詢研究.pdf
- 基于Hadoop的海量數(shù)據(jù)分布式處理系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于圖數(shù)據(jù)庫的海量RDF數(shù)據(jù)分布式存儲.pdf
- 分布式城市交通仿真系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于Hadoop分布式數(shù)據(jù)存儲傳感設(shè)備平臺的描述.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的城市交通流預(yù)測研究.pdf
- 基于Hadoop技術(shù)在分布式數(shù)據(jù)存儲中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于Hadoop的全分布式存儲架構(gòu)研究.pdf
- 分布式海量數(shù)據(jù)存儲檢索系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf
- 面向分布式IDS的海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng).pdf
- 基于Hadoop的海量交通數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論