基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的行人交通流量預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用.pdf

1、近十年來，各國城市交通擁堵情況變得日益嚴(yán)重。城市人口不斷增加，私人交通工具的購買率逐步上升，公共交通工具的使用比例一直在下降。2011年以來各國大力發(fā)展大數(shù)據(jù)的國家戰(zhàn)略，將解決交通運(yùn)輸問題作為大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的起點(diǎn)。因此用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決交通擁堵問題也具有十分重大的意義。目前城市交通運(yùn)輸效率十分低下。交通擁堵情況嚴(yán)重雖然是伴隨著城市人口不斷增加而出現(xiàn)的，但是最重要的原因還是交通運(yùn)輸系統(tǒng)的落后。從交通運(yùn)輸檢測(cè)設(shè)施返回的數(shù)據(jù)量龐大無法有

2、效分析，無法通過統(tǒng)計(jì)分析得出及時(shí)可靠的反饋數(shù)據(jù)來進(jìn)行有效的交通管控。只有少數(shù)的政府管理人員擁有大量的交通數(shù)據(jù)，政府交通數(shù)據(jù)不開放。無法集合全社會(huì)的智慧來開發(fā)更加有效的交管平臺(tái)，交通擁堵問題無法得到較好的解決。因此，結(jié)合政府或者國有企業(yè)開放的大量數(shù)據(jù)資源，研究Hadoop大數(shù)據(jù)改善交通擁堵的方法具有重要意義。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)研究大數(shù)據(jù)平臺(tái)改善交通擁堵情況的各種方法。由于智能交通管理系統(tǒng)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng)

3、，加上可以收集到用戶和車輛信息的方法方式也有很多種，因此大數(shù)據(jù)改善交通擁堵的方法也是多種多樣的。而且每種方法應(yīng)用于不同場(chǎng)景也會(huì)有其各自的優(yōu)勢(shì)。例如我們可以將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于交通信號(hào)燈的智能控制。通過收集到的實(shí)時(shí)車輛數(shù)據(jù)，經(jīng)過大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分布式計(jì)算方法，可以快速得出最優(yōu)化控制方法，智能調(diào)節(jié)整個(gè)城區(qū)所有路口交通燈時(shí)長(zhǎng)。
　　(2)基于Hadoop大數(shù)據(jù)的行人交通流量預(yù)測(cè)平臺(tái)的搭建。Hadoop平臺(tái)的搭建是進(jìn)行分析交通相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，搭

4、建維護(hù)Hadoop平臺(tái)以及靈活運(yùn)用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也是非常關(guān)鍵的。Hadoop平臺(tái)的家族成員正在不斷增加，Hadoop的處理數(shù)據(jù)的方法也逐步豐富，解決交通擁堵問題的能力也將越來越強(qiáng)。
　　(3)Hadoop平臺(tái)通過分析移動(dòng)運(yùn)營商數(shù)據(jù)獲得大量用戶移動(dòng)軌跡從而預(yù)測(cè)行人交通流量的實(shí)驗(yàn)。通過該實(shí)驗(yàn)，我們可以看到Hadoop平臺(tái)處理龐大數(shù)據(jù)的能力，通過一個(gè)用戶日常軌跡的分析，可以預(yù)判用戶最有可能的移動(dòng)軌跡。這對(duì)于預(yù)判交通擁堵情況可能發(fā)