【摘 要】
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设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架,可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询。利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析,可
【机 构】
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河南财经政法大学中原经济区“三化”协调发展河南省协同创新中心,河南财经政法大学资源与环境学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41501178,41771445)和河南财经政法大学博士科研基金(800257)资助
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设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架,可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询。利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析,可以验证数据处理效率及对预测应用的支撑作用。对比实验结果表明:1)交通流数据处理框架运行效率高,适用于复杂的数据清洗和挖掘算法,为预测模型建立数据支撑;2)交通流预测模型对空间权重矩阵进行了多阶优化,兼顾高效性和准确性,预测分析结果可以为交通诱导提供参考。
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