基于hadoop的海量交通数据研究与应用

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1、全日制学术型硕士学位论文论文题目：基于Hadoop的海量交通数据研究与应用作者姓名王兴武指导教师赵新建教授学科专业信息与通信工程所在学院信息工程学院提交日期2015年4月18日浙江工业大学硕士学位论文基于Hadoop的海量交通数据研究与应用作者姓名：王兴武指导教师：赵新建教授浙江工业大学信息工程学院2015年4月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterTheResearchandApplicationofMassiv

2、eTrafficDataBasdedonHadoopCandidate:WangXingwuAdvisor:Prof.ZhaoXinjianCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyApr2015浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作。所取得的研究成果除文中己经加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教

3、育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。。本人承担本声明的法律责任＾作者签名曰期：巧月曰＞／＾＾／学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留。并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅本人授权浙江工业大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检。索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于１、保密□，在年解密后适用本授

4、权书。２、不保密＂”（请在上相应方框内打Ｖ）／作者签名：日期：如年６月曰盛式导师签名：曰期：＞达年月曰１＾／浙江工业大学硕士学位论文基于Hadoop的海量交通数据研究与应用摘要为了更好的管理城市道路交通系统，人们建立了智能交通系统。通过在城市道路上安装各种检测传感器来采集交通信息、监控道路状态。然而随着路网体系的复杂，城市汽车保有量的迅猛增加，智能交通系统采集了海量的低价值密度信息。如何在这些大规模低价值的数据中快速、准确的挖掘出解决城市道路问题的有用信息是现在研究者孜孜追求的目标。在交通问题中交

5、通拥堵的判别预测是重要的领域，此前判断交通拥堵的方法是通过计算交通参数等数据判断出的常规堵点，然后通过规划道路、控制交通灯来解决拥堵问题，未考虑数据客观反映的道路状态和警力实时指挥的问题。而且随着数据的增加导致计算量的几何式增长，耗费大量时间，丧失了交通预测的实时性。此外，交通小区的划分是研究交通出行规律的中观层面，合理的划分有助于制定有效的交通管理措施。在基于杭州交通系统的实际数据，主要包括微波检测数据、浮动车GPS数据、视频监控数据、路网数据等，结合Hadoop平台对海量数据处理的优势，对交通数据的挖掘应用做以下创新

6、性研究：1.本文首次提出并解决了交通异常堵点的概念和分布式检测算法，他对有限的警力的实时优化投放起着重要的指导作用，它与交通状态分级判别有着本质的不同。通过引入历史拥堵概率，首次定义了“异常”的概念和分布式计算模型，进一步，通过“累积异常”效应，提升实时预警的准确性。提出的算法具有“自学习”性，具体体现在历史拥堵概率持续更新环节，即使通过交通组织和道路基础设施发生变化，方法适用性也不会受较大影响。2.提出一种基于海量交通数据的快速分布式密度聚类算法，避免了一般密度聚类算法输入参数对数据聚类的影响，提高密度聚类算法在面对大

7、数据集时的运算效率。利用分布式方法计算点密度与点域间距离等阈值来快速对点进行聚类。为交通小区的划分提供决策依据。关键词：智能交通，云计算，密度聚类，分布式，拥堵检测i浙江工业大学硕士学位论文THERESEARCHANDAPPLICATIONOFMASSIVETRAFFICDATABASEDONHADOOPABSTRACTInordertobettermanageurbantrafficsystem,peoplehavebuiltintelligenttransportationsystems.Inthissystem,p

8、eoplecouldcollecttrafficinformationandmonitorthestatusoftheroadsbyinstallingavarietyofdetectingsensorsonstreets.However,withtheincreasingcomplexityoftheroadnet