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大规模浮动车数据处理的研究与实现
| 论文题名： | 大规模浮动车数据处理的研究与实现 |
| 关键词： | 浮动车数据;大规模数据;并行处理;地图匹配;速度推测;智能交通系统 |
| 摘要： | 随着我国经济的快速发展，汽车数量急剧增加，交通拥堵、事故和尾气污染等交通问题日益严重。智能交通系统(ITS)是解决交通问题的有效途径，其各功能都围绕着对基础交通信息的应用展开。因此，提供准确、实时的交通信息是ITS成功实施的重要前提和基本保证。浮动车数据(FCD)采集技术是一种近年来发展起来的交通信息采集技术，具有部署成本低、覆盖范围广和实时性强等优势。FCD处理的过程就是把大量浮动车数据转换成道路交通信息，如旅行时间和路段速度。本文对大规模FCD处理的并行框架和关键算法进行了研究，并对FCD并行处理系统及FCD实验平台进行了实现。论文的主要工作包括： 1.在KD-50高性能计算机平台上，设计了大规模FCD并行处理框架，对任务分解与调度方法进行了研究，给出了改进的任务分解算法及动态调度方法，并采用MapReduce并行编程模型进行FCD并行系统设计。 2.对增量匹配和全局匹配方法进行了比较，在分析FCD误差影响因素的基础上，提出了一种基于SVM多分类器的FCD地图匹配方法，给出了参数优化选择的过程和FCD地图匹配实验结果。 3.给出了基于区间平均速度的路段速度估算方法，通过实际跑车实验对该方法的准确性进行了分析。针对路段速度信息缺失的情况，给出了简单滑动平均的补偿方法。 4.以KD-50高性能计算机为平台，实现了FCD并行处理系统(第2版)。通过改进任务分配调度功能，实现了同时处理多个城市FCD的交通数据处理中心。为方便FCD处理的算法研究，设计了基于可视化GIS的FCD实验平台。 |
| 作者： | 杨喆 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 陈锋 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国科学技术大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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