基于Greenplum的交通信息物理系統(tǒng)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)查詢研究.pdf

1、交通信息物理系統(tǒng)（TCPS）作為支持下一代智能交通系統(tǒng)（ITS）發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，具備交通信息系統(tǒng)與交通物理系統(tǒng)深度融合的特點(diǎn)。在當(dāng)前交通路網(wǎng)當(dāng)中，交通物理系統(tǒng)的各種數(shù)據(jù)采集設(shè)備和探測設(shè)備，如路口線圈、測速監(jiān)控、交通違法監(jiān)控、移動(dòng)終端等硬件的建設(shè)正在不斷完善，分布如此廣泛的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，每天都會(huì)產(chǎn)生海量的交通數(shù)據(jù)。海量的交通大數(shù)據(jù)是交通領(lǐng)域的寶貴資源。如何有效地解決海量交通數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題是目前的當(dāng)務(wù)之急?；诮煌ù髷?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為解

2、決諸多交通問題的關(guān)鍵技術(shù)。近年來，基于位置的智能服務(wù)為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)軌跡數(shù)據(jù)挖掘提供新的方向。Greenplum作為新一代數(shù)據(jù)庫引擎，與其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，具有大規(guī)模存儲(chǔ)、并行處理、強(qiáng)大的工作效率、低成本的硬件平臺(tái)等優(yōu)點(diǎn)。非常適合作為大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)系統(tǒng)，本文采用當(dāng)前主流的大規(guī)模并行數(shù)據(jù)倉庫Greenplum作為交通大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理系統(tǒng)，基于Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)了交通信息物理系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過對移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的GPS歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行

3、分析，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的位置查詢和預(yù)測，具有重要的研究價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
　　文中首先介紹了TCPS層次架構(gòu)，并分析了TCPS的特點(diǎn)及其關(guān)鍵技術(shù)。其次，介紹了Greenplum數(shù)據(jù)倉庫的整體架構(gòu)，并通過對比目前主流的商業(yè)數(shù)據(jù)庫，重點(diǎn)分析了Greenplum的特點(diǎn)以及在處理交通大數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢，設(shè)計(jì)了交通信息物理系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。然后分析了利用Python編程語言操作Greenplum數(shù)據(jù)庫的具體方法?；谝苿?dòng)節(jié)點(diǎn)GPS歷史軌跡的主要特點(diǎn)以及

4、位置預(yù)測的需求，提出先對GPS歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行去重后進(jìn)行聚類的改進(jìn)的DBSCAN算法，并利用Python進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，緊接著對移動(dòng)節(jié)點(diǎn)GPS歷史數(shù)據(jù)去噪、算法準(zhǔn)確率和效率等進(jìn)行了詳細(xì)的分析，確定了參數(shù)聚類半徑Eps和聚類點(diǎn)數(shù)MinPts的取值方法。在此基礎(chǔ)之上，運(yùn)用預(yù)測序列與數(shù)據(jù)庫中聚類結(jié)果進(jìn)行匹配，這樣最大限度地提高了系統(tǒng)運(yùn)行效率，利用測試數(shù)據(jù)集分析了匹配算法的性能。仿真結(jié)果表明，本文的改進(jìn)DBSCAN算法和匹配算法性能較優(yōu)越，可以有