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1、基于位置數(shù)據(jù)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是解決交通擁塞的重要途徑之一,而進(jìn)行基于位置數(shù)據(jù)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)面臨著數(shù)據(jù)量大、計(jì)算量大的問(wèn)題,同時(shí)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)領(lǐng)域算法很多,軟件開(kāi)發(fā)人員往往針對(duì)單一算法進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā),軟件開(kāi)發(fā)成本大,而軟件可擴(kuò)展性差。為了解決短時(shí)交通流領(lǐng)域的“大數(shù)據(jù)量,大計(jì)算量”問(wèn)題和軟件重用問(wèn)題,本文提出了MapReduce模式下的短時(shí)交通流領(lǐng)域軟件體系結(jié)構(gòu),主要成果包括:
1.提出了MapReduce模式下的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算
2、法框架。通過(guò)分析短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法的特征,框架針對(duì)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法中的“時(shí)間序列算法”進(jìn)行設(shè)計(jì),使得框架能夠適用于一組算法,而不是單一的算法。
2.提出了短時(shí)交通流預(yù)測(cè)領(lǐng)域模型。針對(duì)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)領(lǐng)域,進(jìn)行領(lǐng)域分析,確定當(dāng)前領(lǐng)域邊界,提取當(dāng)前領(lǐng)域的共性需求和變化性需求,進(jìn)而建立領(lǐng)域模型的場(chǎng)景模型、角色模型、信息模型、特征模型、業(yè)務(wù)模型。
3.設(shè)計(jì)了MapReduce模式下的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)領(lǐng)域軟件體系結(jié)構(gòu)。在短時(shí)交通
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