【摘 要】
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为了缓解城市拥堵,建立可以预测交通流量的智能交通管理平台。在Spark框架基础上利用孤立点检测算法对实时海量增长的交通流数据进行清洗统计,设计负载均衡规则对数据进行并
【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),河南财经政法大学博士科研基金(800257)
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为了缓解城市拥堵,建立可以预测交通流量的智能交通管理平台。在Spark框架基础上利用孤立点检测算法对实时海量增长的交通流数据进行清洗统计,设计负载均衡规则对数据进行并行注册与存储,通过语义解析和逻辑优化实现分布式语义查询,并利用基于多阶空间权重矩阵STARIMA模型完成交通流预测。通过对比实验证明:①交通流数据清洗、统计、注册和存储方法,有效利用了Spark框架的内存计算和迭代计算优势,在大数据环境下,此方法比基于MPI或MapReduce的方法耗时减少60%左右,可以在预测周期内完成数据预处理工作;②语
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