智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析.pdf

1、無(wú)論是日常生活工作還是休閑娛樂，人們的生活總離不開交通出行。隨著全球人口數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，與時(shí)俱進(jìn)的交通設(shè)施、交通工具仍舊趕不上越來(lái)越多的交通出行量，交通問題可謂是一個(gè)世界性的難題。智能交通系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用遇到了一些瓶頸，而跟隨物聯(lián)網(wǎng)衍生出的智慧交通在智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)上更上一層樓，給解決交通問題帶來(lái)了新的希望。方興未艾的智慧交通在解決交通問題的同時(shí)也帶來(lái)了更加繁復(fù)海量的交通數(shù)據(jù)，如何從這些大數(shù)據(jù)中汲取對(duì)交通管理有利的信息，成為一個(gè)

2、亟待解決的問題。圍繞上述問題，本文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分布并行的Hadoop技術(shù)的融合，設(shè)計(jì)出智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的架構(gòu)并分析研究適合該系統(tǒng)的挖掘算法，以實(shí)際交通大數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)證明智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的可行性，旨在為交通狀態(tài)提供決策性意見。
　　本文對(duì)比分析了智慧交通系統(tǒng)各個(gè)層面的技術(shù)與信息特點(diǎn)，給出了包含數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)分析處理層和應(yīng)用層的智慧交通系統(tǒng)框架。在數(shù)據(jù)分析處理層面上，針對(duì)交通信息的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，基

3、于數(shù)據(jù)挖掘典型系統(tǒng)，研究了利用分布式并行新技術(shù) Hadoop技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)挖掘分析，并提出了智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)。繼而對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行改進(jìn)，分析了智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的軟件算法。利用部署的Hadoop服務(wù)器群集，采用MapReduce編程模型的改進(jìn) Apriori算法，實(shí)例運(yùn)行了交通大數(shù)據(jù)，進(jìn)行了車流量分析和車速超速分析，并從中挖掘出有利交通管控的信息。證明了利用 Hadoop平臺(tái)挖掘交通海量信息的可行性和