面向智能交通系統(tǒng)的移動對象索引技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市交通網(wǎng)絡(luò)上各種傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，人們可以自動地采集并保留路網(wǎng)上大量移動對象產(chǎn)生的交通數(shù)據(jù)流信息。管理和分析數(shù)據(jù)流，并從中獲得有用信息及隨時間演化規(guī)律以支持交通控制成為智能交通系統(tǒng)研究的核心問題。 交通數(shù)據(jù)流具有實時性、連續(xù)性、無法預(yù)知性、大小無界性、一遍掃描性等特點。在智能交通系統(tǒng)中，除了對特定車輛的監(jiān)控外，更加關(guān)注時間維和空間維上車輛聚集信息的獲取。因此，如何對海量的流數(shù)據(jù)進行組織和索引，以達到快速有效檢索和分析的

2、目的，就成為信息時代人們迫切需要解決的問題。 論文引入數(shù)據(jù)流在線微聚類與離線聚類分析相融合的方法對數(shù)據(jù)流進行處理。其中，本文設(shè)計了一種滑動窗口模型下為數(shù)據(jù)流提供在線中間處理的微聚類算法：MCStream，實現(xiàn)了在線數(shù)據(jù)壓縮；而離線狀態(tài)下，根據(jù)在線存儲的微聚類時空分布變化，分析數(shù)據(jù)流的演化過程，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)流的時段劃分。在此基礎(chǔ)上，提出一種適應(yīng)于管理交通流數(shù)據(jù)歷史聚集信息的時空索引結(jié)構(gòu)HDC-tree，將數(shù)據(jù)流的時間和空間分布特