基于Hadoop的路徑分析及能耗預(yù)測.pdf

1、隨著城市道路交通的快速發(fā)展，交通能耗增大，交通污染加重，這些問題成為了制約城市發(fā)展的主要障礙，也是交通管理面臨的巨大挑戰(zhàn)。近些年來，為解決這些問題，我國大力發(fā)展建設(shè)智能交通系統(tǒng)，移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)在交通領(lǐng)域得到了廣泛而深入的應(yīng)用。與此同時，智能交通領(lǐng)域每天都會各類海量的交通數(shù)據(jù)?；谛乱淮畔⒓夹g(shù)的交通數(shù)據(jù)開發(fā)和利用研究，將智能交通領(lǐng)域帶入了機遇與挑戰(zhàn)并存的大數(shù)據(jù)時代。
　　以往的數(shù)據(jù)處理工具與技術(shù)已經(jīng)無法

2、滿足現(xiàn)有的需要，因而，尋求新的技術(shù)手段來處理大數(shù)據(jù)是當(dāng)前迫切需要解決的問題。Hadoop作為一款開源的分布式云計算框架，在海量數(shù)據(jù)存儲和處理等方面具有極大優(yōu)勢。本文主要利用Hadoop對大規(guī)模的浮動車數(shù)據(jù)以及能耗數(shù)據(jù)進行處理分析，研究路段平均速度與路段平均百公里能耗之間的關(guān)系，對路段平均百公里能耗進行預(yù)測，同時研究浮動車能耗與空氣質(zhì)量的關(guān)系。
　　本文研究是基于大規(guī)模的浮動車數(shù)據(jù)以及能耗數(shù)據(jù)，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，利用Shell以

3、及Hadoop對它們進行合并去重處理，保證數(shù)據(jù)的可用性。利用Hive對路網(wǎng)數(shù)據(jù)進行處理，計算道路的方向角，建立地圖數(shù)據(jù)文件。在此基礎(chǔ)上，將基于匹配度的地圖匹配方法遷移到Hadoop平臺，利用Hadoop分布式緩存技術(shù)，實現(xiàn)對大規(guī)模的浮動車數(shù)據(jù)以及能耗數(shù)據(jù)的地圖匹配。
　　在對浮動車數(shù)據(jù)以及能耗數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的地圖匹配的基礎(chǔ)上，利用改進的速度-時間積分模型計算路段平均速度，利用累計的方法計算車輛路段平均百公里油耗，同時將這兩種算法遷移到H