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基于Storm的实时交通信息管理系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于Storm的实时交通信息管理系统的设计与实现 |
| 关键词： | 智能交通;信息管理系统;Storm集群;Viterbi算法;功能模块 |
| 摘要： | 智能交通产业发展至今，各种先进的信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，交通管理部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。区别于原有手段所采集的交通数据，通过这些新兴技术采集的流数据具有数据容量大、实时性高的特点。在这种交通数据实时的、持续增长的状态下，交通行业传统非实时、静态管理数据的信息处理方式已经难以适用。因此，如何实时处理传感器采集的流数据已经成为关注的焦点和亟需攻破的难关。 在这样的背景下，本文通过对基于Storm、HBase等大数据实时技术的研究，提出了相应的解决方案，其主要研究工作和成果如下: (1)提出了基于Storm的实时交通信息管理系统的总体架构。将架构分为5个层面:数据采集层、数据接入层、数据处理与存储层、服务层和应用层，同时研究与设计了Storm集群的高可用性方案。 (2)在研究了HBase原理之后，根据交通流数据具有数据量大、接入速度快以及数据源多等特点，通过对行键结构设计的优化，解决了流数据落地时出现的“热点”问题。 (3)以自主开发的Storm交通流实时分析处理平台为基础，实现对交通流数据的实时处理，解决了海量交通流数据的道路车流平均速度计算以及计算结果离散化的问题。同时，本文还对隐马尔可夫模型进行深入研究，以分析计算所得的数据序列，完成对交通隐马尔可夫模型参数的构造。通过对数据序列的统计分析，使用EM算法完成模型参数的训练。最后使用Viterbi算法完成未来五分钟的交通状态预测。 (4)最后，根据总体架构应用层需求，基于Storm实时计算平台，构建并实现了实时交通信息管理系统。本文对系统进行了详细的功能模块设计，并实现了流量统计、拥堵查询、车辆跟踪、交通拥堵预测等功能。 |
| 作者： | 李申申 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 李云;苏权 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 扬州大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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