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隧道交通状况的大数据挖掘方法研究

发布时间:2017-10-08 15:15

  本文关键词:隧道交通状况的大数据挖掘方法研究


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【摘要】:随着我国隧道和桥梁工程技术的快速发展,高速公路的建设速度加快,我国已经成为世界上高速公路通车里程较长、隧道和桥梁最多的国家,在给交通带来便利的同时也对隧道交通安全管理提出了新的要求。本课题组研究“高速公路隧道照明节能控制系统”,基于“机器视觉技术”获取照明灯组的开/关、亮度调节的控制触发信息,其视频信息包含了隧道节点、行车图像、车速、车牌、车型等等信息,隧道交通是公路交通的重要组成部分,是“智能交通”不可或缺的单元,为加快智能交通发展,本文在课题研究的基础上,对隧道交通信息化管理进行前期探索。传统隧道监控系统的数据,多以图片、视频方式存储,其数据量大而且格式不同,难于进行分析和利用,如今大数据技术提供了一个有效的解决途径。本课题组为实施隧道照明智能化控制而采用“机器视觉技术”,通过图像处理获取控制触发信息的同时,其运算得到的一些特征信息可以存储利用。因数据都是经过处理后的特征数据,信息量不会减少,但数据的存储空间却大大降低了,通过数据挖掘技术获取交通数据服务于智能交通,有广阔的应用前景。本文首先简述数据挖掘的基本理论、隧道交通的研究现状、交通领域数据挖掘的发展,为隧道交通信息的数据挖掘做理论铺垫;接着分析了隧道交通数据的数据流来源及其特性,对隧道内的数据流的格式和类型做了简单阐述;然后介绍大数据平台的搭建过程,并基于hadoop技术阐述隧道交通大数据分析系统的系统架构、数据系统,对系统的数据采集、预处理过程,以及基于Map-Reduce快速提取有效信息的方法进行研究,最后利用数据挖掘方法对隧道交通拥堵预测做进一步研究。通过数据挖掘实验测试,达到了预期成效。
【关键词】:隧道交通 大数据 数据挖掘 hadoop 智能交通
【学位授予单位】:贵州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491;TP311.13
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-8
  • 第一章 绪论8-15
  • 1.1 研究背景及意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-13
  • 1.2.1 隧道交通研究现状9-11
  • 1.2.2 数据挖掘研究现状11-13
  • 1.3 论文研究内容13-15
  • 第二章 数据挖掘基本理论15-19
  • 2.1 引言15
  • 2.2 数据挖掘流程15-17
  • 2.3 数据挖掘方法17-18
  • 2.3.1 关联规则17
  • 2.3.2 数据分类17-18
  • 2.3.3 预测18
  • 2.3.4 聚类分析方法18
  • 2.4 本章小结18-19
  • 第三章 隧道交通数据流19-27
  • 3.1 引言19
  • 3.2 隧道交通数据分析19-26
  • 3.2.1 隧道交通数据处理现状分析19-20
  • 3.2.2 隧道交通检测设备安装20-22
  • 3.2.3 隧道交通数据流22-26
  • 3.3 本章小结26-27
  • 第四章 大数据理论及其平台技术27-38
  • 4.1 引言27
  • 4.2 Hadoop平台概述27-29
  • 4.3 Hadoop平台核心系统工作原理29-32
  • 4.3.1 Hadoop分布式文件系统29-30
  • 4.3.2 Map-Reduce分布式计算工作原理30-32
  • 4.4 Hadoop平台的搭建与测试32-37
  • 4.4.1 Hadoop的安装与配置32-34
  • 4.4.2 基于eclipse的Hadoop开发应用配置34-37
  • 4.5 本章小结37-38
  • 第五章 系统架构与核心模块的实现及应用38-67
  • 5.1 系统的整体架构设计38-42
  • 5.1.1 数据获取层39-40
  • 5.1.2 数据传输转换层40
  • 5.1.3 数据存储层40-41
  • 5.1.4 数据分析层41-42
  • 5.1.5 数据应用服务层42
  • 5.2 基于Hadoop数据中心平台系统42-45
  • 5.3 数据预处理核心模块实现45-53
  • 5.3.1 数据的采集与预处理模块45-48
  • 5.3.2 数据清洗模块48-52
  • 5.3.3 历史数据整合存储模块52-53
  • 5.4 隧道交通数据挖掘的应用研究53-57
  • 5.4.1 隧道交通拥堵分析53-54
  • 5.4.2 隧道交通拥堵评价分析54-56
  • 5.4.3 隧道车辆事故预测分析56-57
  • 5.5 基于Map-Reduce交通流参数提取方法研究57-61
  • 5.6 隧道交通拥堵模型分析验证61-65
  • 5.7 本章小结65-67
  • 第六章 总结与展望67-69
  • 6.1 总结67-68
  • 6.2 展望68-69
  • 致谢69-70
  • 参考文献70-74
  • 攻读硕士学位期间发表的论文74-75

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本文编号:994741

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