面向多源數(shù)據(jù)的客運(yùn)車輛到站時(shí)間預(yù)測(cè)研究.pdf

1、道路客運(yùn)是最方便和面向大眾的中長(zhǎng)途出行方式之一，也是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性行業(yè)。推動(dòng)客運(yùn)行業(yè)信息化，建設(shè)完善的智能客運(yùn)系統(tǒng)，能有效提高公共交通服務(wù)水平。
　　車輛到站時(shí)間是出行者最為關(guān)心的信息之一，提供客運(yùn)到站時(shí)間預(yù)測(cè)不僅有利于出行者合理安排行程及客運(yùn)車輛的實(shí)時(shí)調(diào)度，還能實(shí)現(xiàn)社會(huì)出行資源的合理調(diào)配、緩解城市交通擁堵、節(jié)能減排。隨著車載GPS的普及、GIS等技術(shù)的成熟、“互聯(lián)網(wǎng)+交通”概念的興起，利用新技術(shù)研究和開發(fā)客運(yùn)車輛到站時(shí)間預(yù)

2、測(cè)系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文設(shè)計(jì)了一種采用azkaban+Hadoop+nagios技術(shù)的無(wú)損數(shù)據(jù)清洗方法，實(shí)現(xiàn)客運(yùn)、公交車、出租車、貨車等多種類型車輛的GPS數(shù)據(jù)清洗。該方法使用azkaban調(diào)度清洗任務(wù)，將合格與不合格的數(shù)據(jù)分離，并存儲(chǔ)到HDFS，而不像傳統(tǒng)的清洗方法一樣將臟數(shù)據(jù)直接丟棄。nagios技術(shù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)清洗質(zhì)量，在質(zhì)量不達(dá)標(biāo)時(shí)能發(fā)起告警。
　　本文研究了道路類型、重大節(jié)假日等因素對(duì)客運(yùn)車輛運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)的影響

3、，分析了公交同客運(yùn)的差異性和客運(yùn)車輛運(yùn)行特點(diǎn)，采用支持向量回歸機(jī)模型實(shí)現(xiàn)客運(yùn)車輛到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型。模型充分考慮道路類型、重大節(jié)假日、天氣、路況、運(yùn)行距離、運(yùn)行時(shí)間、排班信息等7個(gè)特征因素，克服了一般公交系統(tǒng)研究模型設(shè)計(jì)可能因過(guò)于依賴經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致過(guò)擬合等問(wèn)題。選取遺傳算法解決支持向量回歸機(jī)參數(shù)尋優(yōu)的難題，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明遺傳算法能比傳統(tǒng)K-CV算法節(jié)省約30％的時(shí)間。
　　最后，在Hadoop平臺(tái)上完成GPS異常記錄處理、確定車輛發(fā)車時(shí)間，