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文檔簡(jiǎn)介
1、車(chē)載信息系統(tǒng)是運(yùn)用了多種信息技術(shù)的車(chē)載設(shè)備,它能夠采集車(chē)輛行駛過(guò)程中產(chǎn)生的各種車(chē)載數(shù)據(jù)。隨著移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展,車(chē)載信息系統(tǒng)不再是一個(gè)無(wú)法與外界交互的獨(dú)立個(gè)體,一些新的功能和作用開(kāi)始展現(xiàn)出來(lái)。在接入網(wǎng)絡(luò)后,它可以接受來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)提供的各種服務(wù),但更重要的是它可以充當(dāng)交通網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)活動(dòng)的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)。大量這樣的節(jié)點(diǎn)存在于交通網(wǎng)絡(luò)中,并不斷地采集數(shù)據(jù),這些原始海量數(shù)據(jù)需要得到有效的處理和分析。
本課題從車(chē)載信息系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的
2、角度出發(fā),構(gòu)建了一種通用的面向車(chē)載信息的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的框架。并在此基礎(chǔ)上,研究了車(chē)載信息的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)在道路導(dǎo)航方面的應(yīng)用。本課題的主要工作如下:
1.深入剖析車(chē)載信息系統(tǒng)中使用的各種技術(shù)。分析得出車(chē)載數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的特性。研究當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。分析和深入研究包括Hadoop、Storm、Spark在內(nèi)的主流大數(shù)據(jù)處理技術(shù),剖析這些大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的基本架構(gòu)、基本原理以及各自適用的場(chǎng)景。
2.提出一種面向車(chē)
3、載信息的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的解決方案。設(shè)計(jì)面向車(chē)載信息的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的總體框架。設(shè)計(jì)總體框架中每一層的內(nèi)容,包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、訪問(wèn)接口層和應(yīng)用層。
3.研究了面向車(chē)載信息的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)在道路導(dǎo)航方面的應(yīng)用。針對(duì)一般道路導(dǎo)航考慮因素的不足,將影響最佳行駛路線的路線長(zhǎng)度、擁堵?tīng)顩r、道路狀況等因素考慮進(jìn)來(lái),重新表示每條道路上影響行駛路線的權(quán)值。并重點(diǎn)研究了利用擁堵量的預(yù)測(cè)進(jìn)行更加合理的道路導(dǎo)航。結(jié)合
4、所提大數(shù)據(jù)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì),使用分布式并行編程思想,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)每條道路的擁堵?tīng)顩r進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)預(yù)測(cè)的擁堵量,計(jì)算當(dāng)前最優(yōu)行駛路線,且最優(yōu)行駛路線會(huì)根據(jù)新的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。
4.選取交通道路進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在Hadoop集群環(huán)境中,能夠?qū)崿F(xiàn)時(shí)間較短、結(jié)果較準(zhǔn)確的道路擁堵量預(yù)測(cè)?;陬A(yù)測(cè)的結(jié)果,選取不同的權(quán)值系數(shù),計(jì)算最優(yōu)行駛路線,并與最短路徑下的行駛時(shí)間做比較。結(jié)果表明,所求路線較最短路徑相比,行駛時(shí)間有
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