交通拥堵预警系统设计与实现

发布时间：2024-03-05 20:46

　　随着经济社会快速发展和人民生活水平不断提高,机动车保有量急剧增加,这也使得交通拥堵问题日益严重,逐渐成为了制约社会和经济发展的瓶颈,不仅降低了市民的出行效率,加剧了环境污染,还造成了相当严重的经济损失。治理交通拥堵的首要任务在于预防,随着物联网技术的快速发展,安装在城市道路上的各类设备和行驶的浮动车辆产生着源源不断的交通流数据。论文利用大数据技术设计和实现了交通拥堵预警系统,使用机器学习算法构建预测模型,可以提高对拥堵的预警能力,减少交通管理者人工识别拥堵的工作量。交通管理者能够进行实时路况监控,对当前的道路交通态势进行研判分析,同时获取到未来一段时间的交通状态预测,并对可能出现的拥堵现象进行预警处理,合理引导市民出行,调整道路供需关系,减缓或避免交通拥堵状况。论文首先对大数据的理论和关键技术进行了深入的研究,紧接着在系统的需求分析和概要设计中主要考虑包括海量数据的存储、处理、分析、展示等问题,详细描述了系统的设计分析思路,包括分析了后台数据管理、路况监控、拥堵预警、出行诱导等功能的需求,进行了系统架构设计、功能模块划分和数据库设计等工作,然后在此基础上提出了详细设计的实现方案,进行了...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 论文背景
    1.2 交通拥堵预警应用现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文组织结构
2 关键技术
    2.1 内存计算引擎Spark
    2.2 消息队列Kafka
    2.3 XGBoost算法
    2.4 本章小结
3 系统需求分析
    3.1 问题概述
    3.2 系统功能性需求
        3.2.1 后台数据管理
        3.2.2 路况监控
        3.2.3 拥堵预警
        3.2.4 出行诱导
    3.3 系统非功能需求
        3.3.1 可靠性
        3.3.2 安全性
        3.3.3 可扩展性
        3.3.4 可响应性
    3.4 本章小结
4 系统概要设计
    4.1 系统架构设计
    4.2 功能结构设计
    4.3 数据库设计
        4.3.1 数据库概念模型设计
        4.3.2 数据库逻辑模型设计
        4.3.3 数据库物理模型设计
    4.4 本章小结
5 系统功能详细设计与实现
    5.1 XGBoost预测模型构建
        5.1.1 数据特点
        5.1.2 数据预处理及特征构建
        5.1.3 训练模型及调优
        5.1.4 模型评估及验证
    5.2 后台数据管理模块详细设计
        5.2.1 核心流程
        5.2.2 类设计
        5.2.3 交互协作
    5.3 路况监控模块详细设计
        5.3.1 核心流程
        5.3.2 类设计
        5.3.3 交互协作
    5.4 拥堵预警模块详细设计
        5.4.1 核心流程
        5.4.2 类设计
        5.4.3 交互协作
    5.5 出行诱导模块详细设计
        5.5.1 核心流程
        5.5.2 类设计
        5.5.3 交互协作
    5.6 本章小结
6 系统测试及运行效果
    6.1 系统测试环境
    6.2 系统功能性测试
    6.3 系统非功能性测试
    6.4 运行效果展示
    6.5 本章小结
7 工作总结
参考文献
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集



本文编号：3920021