T市交通信息共享平台研究及应用
发布时间：2023-08-11 18:37
随着我国经济的快速发展,交通问题逐渐成为了人们关注的焦点。如何利用现代科技加强交通管理,成为了城市发展的重要问题。智能交通系统是提高交通管理与控制能力的重要解决方法,交通信息共享平台对于智能交通系统来说是必不可少的一个平台,起到一个重要的交通枢纽的作用。本研究以T市的交通现状为基础,针对城市交通的主要问题,基于SOA的架构模式,通过Dubbo+SSM框架进行实现,建立交通信息共享平台,同时通过构建梯度提升树模型对交通流量预测模型进行研究,将研究的成果应用于平台的建设过程中。论文的主要研究工作如下:(1)平台构建技术以及交通流量预测模型研究在对信息共享平台进行研究后,找到了适合本平台的架构以及实现技术,对SOA框架,Dubbo框架以及SSM框架进行了介绍。同时对两种预测算法,ARIMA时间序列算法与XGBOOST梯度提升树算法进行了归纳总结。(2)T市的交通现状调研以及平台的需求分析在对T市进行具体调研以及参考大量文献的基础上,对比其他成功案例,对T市的交通问题进行了具体分析。在对交通问题分析的基础上对平台的用户,每个用户不同的需求,以及平台整体要完成的功能,还有平台有哪些非功能性需求进...
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题背景
1.2 论文研究目的与意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 论文的结构
2 T市交通信息共享平台的相关技术
2.1 平台构建的相关技术
2.1.1 SOA框架
2.1.2 DUBBO技术
2.1.3 SSM框架
2.2 ARIMA时间序列算法
2.3 XGBOOST梯度提升树算法
2.3.1 GBDT算法
2.3.2 XGBOOST算法
3 T市交通信息共享平台需求分析
3.1 T市交通系统现状与存在的问题
3.1.1 T市目前交通信息系统现状
3.1.2 T市交通信息系统存在的问题
3.2 T市交通信息共享平台的用户分析
3.2.1 T市交通信息共享平台用户定义
3.2.2 T市交通信息共享平台用户分析
3.3 T市交通信息共享平台功能性需求分析
3.3.1 数据的标准化
3.3.2 数据存储
3.3.3 数据清洗
3.3.4 数据交互
3.3.5 数据挖掘
3.4 T市交通信息共享平台非功能性需求分析
3.4.1 平台性能需求
3.4.2 传输需求
3.4.3 服务器需求
3.4.4 可靠性和扩展性需求
3.5 本章小结
4 T市交通信息共享平台设计与实现
4.1 T市交通信息共享平台的架构设计
4.1.1 系统层次结构设计
4.1.2 网络结构的设计
4.2 T市交通信息共享平台的逻辑结构设计
4.2.1 信息交互模块
4.2.2 信息发布模块
4.2.3 数据库管理模块
4.2.4 信息处理模块
4.2.5 平台管理模块
4.2.6 模块间信息流分析
4.3 共享信息平台的数据库设计
4.3.1 数据需求分析
4.3.2 数据存储设计
4.3.3 数据预处理
4.3.4 数据仓库建设
4.4 T市交通信息共享平台实现
4.4.1 目录导航
4.4.2 资源管理
4.4.3 目录管理
4.4.4 订阅管理
4.4.5 日志管理
4.4.6 交换管理
4.4.7 数据融合
4.4.8 系统管理
4.5 本章小结
5 交通流量预测的关键技术研究
5.1 原始数据说明
5.1.1 GPS数据
5.1.2 气象信息
5.1.3 路网信息
5.1.4 基础设施信息
5.2 数据规范化处理
5.2.1 轨迹数据样本的处理
5.2.2 轨迹地图匹配与数据筛选
5.3 实验环境设置以及评估标准
5.3.1 实验环境
5.3.2 实验评估方法
5.4 基于ARIMA模型的交通流量预测
5.5 XGBOOST算法的特征分析与提取
5.5.1 时间特征分析与提取
5.5.2 空间特征的分析与提取
5.5.3 天气特征的分析与提取
5.6 基于XGBOOST算法的交通流量预测
5.6.1 参数优化
5.6.2 结果对比与分析
5.7 本章小结
6 结论与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
本文编号：3841551
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题背景
1.2 论文研究目的与意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 论文的结构
2 T市交通信息共享平台的相关技术
2.1 平台构建的相关技术
2.1.1 SOA框架
2.1.2 DUBBO技术
2.1.3 SSM框架
2.2 ARIMA时间序列算法
2.3 XGBOOST梯度提升树算法
2.3.1 GBDT算法
2.3.2 XGBOOST算法
3 T市交通信息共享平台需求分析
3.1 T市交通系统现状与存在的问题
3.1.1 T市目前交通信息系统现状
3.1.2 T市交通信息系统存在的问题
3.2 T市交通信息共享平台的用户分析
3.2.1 T市交通信息共享平台用户定义
3.2.2 T市交通信息共享平台用户分析
3.3 T市交通信息共享平台功能性需求分析
3.3.1 数据的标准化
3.3.2 数据存储
3.3.3 数据清洗
3.3.4 数据交互
3.3.5 数据挖掘
3.4 T市交通信息共享平台非功能性需求分析
3.4.1 平台性能需求
3.4.2 传输需求
3.4.3 服务器需求
3.4.4 可靠性和扩展性需求
3.5 本章小结
4 T市交通信息共享平台设计与实现
4.1 T市交通信息共享平台的架构设计
4.1.1 系统层次结构设计
4.1.2 网络结构的设计
4.2 T市交通信息共享平台的逻辑结构设计
4.2.1 信息交互模块
4.2.2 信息发布模块
4.2.3 数据库管理模块
4.2.4 信息处理模块
4.2.5 平台管理模块
4.2.6 模块间信息流分析
4.3 共享信息平台的数据库设计
4.3.1 数据需求分析
4.3.2 数据存储设计
4.3.3 数据预处理
4.3.4 数据仓库建设
4.4 T市交通信息共享平台实现
4.4.1 目录导航
4.4.2 资源管理
4.4.3 目录管理
4.4.4 订阅管理
4.4.5 日志管理
4.4.6 交换管理
4.4.7 数据融合
4.4.8 系统管理
4.5 本章小结
5 交通流量预测的关键技术研究
5.1 原始数据说明
5.1.1 GPS数据
5.1.2 气象信息
5.1.3 路网信息
5.1.4 基础设施信息
5.2 数据规范化处理
5.2.1 轨迹数据样本的处理
5.2.2 轨迹地图匹配与数据筛选
5.3 实验环境设置以及评估标准
5.3.1 实验环境
5.3.2 实验评估方法
5.4 基于ARIMA模型的交通流量预测
5.5 XGBOOST算法的特征分析与提取
5.5.1 时间特征分析与提取
5.5.2 空间特征的分析与提取
5.5.3 天气特征的分析与提取
5.6 基于XGBOOST算法的交通流量预测
5.6.1 参数优化
5.6.2 结果对比与分析
5.7 本章小结
6 结论与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
本文编号：3841551
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