并行化公交车到站时间预测模型研究

《并行化公交车到站时间预测模型研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、密级：ＨＥＢＥＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ硕士学位论文ｉｉｓｎｉｓｒｆｎｓｉｉ！ｒ＊）Ｋ＃？ｒ？？！５ｉｉ）ｗ｛｝５ｉｓｉｆｌ＾ｊ｝？ｊＩ＾莉ｊｊ－‘°＊＊￣，－ｉ＊＾＜：°：、－－？？；ｉＳｉｌ５：ｓ５！５ｉ；￡５，ｓ资３Ｊ５｜ｇ：｛１！｜赛，、＇？－－－－—＇—＇？＊ｔｔ？ｆ．ＩＩ：＾ｆｊ１ｒ．＾ｌ；ｒ，＾＾？；＂气＇＇．：？ｖ：；：ｓＳｔＷ：ｔＳＷ５＇，ｖ

2、ｆ，＾ｒ＇ｐ．ｉｍ：’卜嘗￥’＇ｇ寒■＿趙＿＿爾：：以靡：：＇ｒ＾－１－－－＇；１ｇ，，｜忠ｒ＇＂＾＾－＾ｌＡ？ｒｉ＊？＊－：ｒ＾；？．＾＾ｖ：＾ｓ？．：？ｉ您＾＾＾＾ｇ＿＿；＾ｔ．ｅ，猶费ｓｅｆａｓ？？ｍｓ？…ｘ■：－－－：：ｍ：％Ｍｉｌｉｍｕｍ＇＇，＾，＇，＇＾－－－？尤：ｒ＾ｗ，：．＾：，ｙ－４ｒ．，ｇａ？．ｖｔ－－ｒｔ．－－、Ｓ－Ｓ１１：，＾＾＾＾＾Ａ＾＂＇令＇？－－．ｓ－＇＇一：：＊ａｎ，＊占：ｔ

3、ｓ嫌３ｓ痛＇ｍ？ｓ辟：乂？＾．命：ｖ？ｉ；货：ｉｉｒｐ霸Ｉｉ＞＼：：机与软件院计算科：学学学院计机科与技术算学：学科谢芳：文作论者顾军教授华：指导教师Ａｈ：逊河北工大学砑究２０１６１２分类号：TP391密级：UDC：004编号：201422102018河北工业大学硕士学位论文并行化公交车到站时间预测模型研究论文作者：谢芳学生类别：全日制学科门类：工学学科专业：计算机科学与技术指导教师：顾军华职称：教授DissertationSubmitt

4、edtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofComputerScienceandTechnologyRESEARCHOFBUSARRIVALTIMEPREDICTIONMODELBASEONPARALLELIZATIONByXieFangSuperisor:Prof.GuJunhuaDecember2016摘要公共交通是加快城市建设的一项重要的基础性设施，引领城市经济发展，提高城市居民出行健康指数。智能公交系统的发展可以有效的缓解当前城市交通的拥堵现

5、状，是未来公共交通发展的必然趋势。公交车到站时间预测是智能化公交系统的重要组成部分，是居民选择公交出行时最为关心的交通信息，因此，提高公交车的到站时间预测精度，能够大力推动城市公共交通的发展。公交车在运行过程中会产生大量的GPS定位数据，GPS数据具有全天候、连续性、实时性的特征，记录着公交车在每个时刻的移动轨迹和状态信息，数据量大，这对传统模型的处理速度和实效性要求提出了挑战。Hadoop分布式框架使得数据挖掘算法可以迁移到分布式平台上，MapReduce作为Hadoop的核心模块，使得挖掘算法可以通过并

6、行方法处理海量数据，使算法在复杂度和效率上得到很大改善和提高。针对以上所述，本文提出并建立了基于MapReduce的聚类和神经网络相结合的并行化公交车到站时间预测模型。本文的主要研究内容包括以下三方面：1）本文实验所采集的数据是公交车GPS定位数据，首先进行数据预处理，并在此基础上计算生成时段划分和预测所需的基础数据集。最后，通过对公交车的到站时间影响因素的分析，选取了公交车的站间运行时间、站台停留时间、星期、节假日等特征作为预测模型的输入特征向量。2）在对公交车到站时间影响因素进行分析时发现，时段是影响公

7、交车总运行时间的主要因素，因此，本文提出了聚类和神经网络相结合的分段预测模型。结合公交车的运行特征，利用K-means聚类方法对公交车的运行时段进行划分，之后对应各时段分别建立聚类和BP神经网络结合的分段模型进行公交车到站时间的预测。3）为了综合分析公交车GPS数据，挖掘更准确的有价值的信息，处理海量数据，本文提出了基于MapReduce的并行化公交车到站时间预测模型。在Hadoop平台上建立了K-means算法和BP算法的并行化框架，与传统的串行方法相比，有效地提高了模型的预测速度。关键词：公交车到站时间

8、MapReduceK-means聚类BP神经网络预测IABSTRACTPublictransportationisanimportantinfrastructuretospeedupurbanconstruction.Thedevelopmentofintelligentpublictransportsystemcaneffectivelyalleviatethecurrentcongestionofurbant