基于交通时空大数据的异常行为模式挖掘研究

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1、硕士学位论文题目:基于交通时空大数据的异常行为模式挖掘研究研究生窦文生专业计算机软件与理论指导教师俞东进教授完成日期2016年3月杭州电子科技大学硕士学位论文基于交通时空大数据的异常行为模式挖掘研究研究生：窦文生指导教师：俞东进教授2016年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchontheminingofabnormalbehaviorpatternbasedontrafficspatio-temporalbigdataCa

2、ndidate:DouWenshengSupervisor:Prof.YuDongjinMarch,2016杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研巧工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集。体，巧已在文中Ｗ明痛方式栋明一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名：日期；年弓月＂日专学位论文使用授权说明

3、本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定：，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有极保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容、缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文，可从允许采用影印在解密后谱守此规定）论文作者签名：曰期：）口／＜年＾月日指导教师签名：曰期：年月曰｝（＼杭州电子科技大学硕士学位论文摘要在智能交通系统中，物联网技术被广泛用于监

4、控和管理交通参与者的流动情况，由此产生的海量交通时空数据为我们研究复杂多变的交通网络提供了基础，然而日益膨胀的数据量使得传统的数据分析方法已无法满足实际的应用需求。因此，如何利用日益成熟的大数据处理方法，并结交通时空数据的具体特性来开展相关研究，为促进交通网络的健康发展提供技术支持具有十分重要的意义。本文聚焦交通时空数据中的异常行为模式挖掘研究，结合不同的应用场景，提出了速度异常和浮动车越界行驶异常两种异常模型，并给出了对应的时空异常挖掘算法。针对速度异常探测，其关键在于如何从海量的车辆监控数据中快速获取车辆的行驶速度。据此，本文结合不同

5、的应用场景并利用大数据处理方法和数据流技术给出了相应的探测算法实现。而对于浮动车越界行驶异常探测，其问题本质在于空间点面位置关系的判断。据此，本文提出了基于地理栅格的多层栅格模型，并利用HBase对该模型的信息存储和数据查询进行了实现，从而解决了该问题。此外，本文还分别对两种时空异常探测算法的性能进行了测试。经实验验证表明，本文算法具有较高的可行性和运行效率。最后，本文对道路实时监测系统中的车辆行驶速度异常监测应用和浮动车行驶区域实时监测应用进行了系统实现。关键字：时空数据、交通大数据、时空异常、交通监管、智能交通I杭州电子科技大学硕士学

6、位论文ABSTRACTInintelligenttransportationsystem,thetechnologyforInternetofthingsisusedtomonitorandmanagetheflowoftrafficparticipants,withmassivetrafficspatio-temporaldatagenerated.Thesedataprovidevaluablebaseforourstudyofthecomplexandchangeabletrafficnetwork.However,theincre

7、asingamountofdatamakesthetraditionaldataanalysismethodshavebeenunabletomeettheactualapplicationrequirements.So,howtousethebigdataprocessingmethod,andtocarryouttherelevantresearchonthespecificcharacteristicsofthetrafficspatio-temporaldataisveryimportanttoprovidetechnicalsu

8、pportforpromotingthedevelopmentoftransportationnetwork.Inthispaper,wefocusontheresearchofabnorma