基于群智感知的智能交通系统的研究与实现
发布时间:2020-10-15 06:59
随着人们生活品质的提高,车辆保有量的增多,交通拥堵问题日益严重。交通拥堵不但造成了出行时间成本的增加,同时也造成了资源的浪费以及环境的污染。而在我国对于智能交通系统的研究还处于初期阶段,因此对于智能交通系统的研究具有十分重大的意义。本文针对智能交通系统的功能需求,对基于群智感知的智能交通系统进行了研究和实现,主要工作如下:(1)完成了基于群智感知的智能交通系统的设计与实现工作,对系统的功能模块做了详细设计并且实现了实时路况推送、拼车好友推荐、拼车通信等功能。最后,从系统的功能、性能两方面完进行了测试。测试结果表明本系统满足用户的需求。(2)在系统关键技术研究中,针对旧的获取路况信息方式的高花费以及缺乏灵活性等缺点。本论文提出了一种基于群智感知框架通过智能手机收集信息来判别道路状况的方案。并且依据该方案提出了新的定量分析指标TAP,通过该指标可判别不同模型对本方案的适用程度。在经过定性以及定量的分析后,实验所运用的三种模型中XGBoost是最适合本方案的。并且XGBoost的分类精准度达到了90%以上,符合路况分类的需求。(3)对于用户路径信息的存储与处理,考虑到服务端需要对用户每天产生的大量信息进行处理和存储。本文设计了一种运用MapReduce与HBase的组合方案解决大数据的处理以及存储问题。(4)同时,针对路径匹配算法的不足,本论文对现有Circle-based算法进行了研究并对算法做了改进,消除了原算法中存在的盲点区域,提高了算法的精确度。
【学位单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TP311.52
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究与发展现状
1.3 本论文的主要工作
1.4 本论文的组织结构
第二章 相关理论和技术
2.1 群智感知
2.1.1 群智感知的基本概念
2.1.2 群智感知的基本特征
2.1.3 群智感知的系统结构
2.1.4 群智感知的典型应用
2.2 Hadoop分布式计算平台
2.2.1 Hadoop
2.2.2 MapReduce
2.2.3 HBase
2.3 机器学习
2.3.1 XGBoost
2.3.2 决策树
2.3.3 随机森林
2.4 系统实现技术
2.4.1 Android
2.4.2 Tomcat服务器
2.5 本章小结
第三章 系统需求分析及可行性分析
3.1 系统功能性需求分析
3.2 系统非功能性需求分析
3.3 系统用例设计
3.4 可行性分析
3.4.1 技术可行性
3.4.2 运行可行性
3.4.3 经济可行性
3.4.4 社会可行性
3.5 本章小结
第四章 关键技术方案的研究与设计
4.1 基于群智感知的实时交通状况研究与设计
4.1.1 方案介绍
4.1.2 加速度信息采集
4.1.3 重定向机制
4.1.4 数据清洗
4.1.5 特征提取
4.1.6 XGBoost算法
4.1.7 仿真实验
4.2 基于MapReduce的路径匹配研究与设计
4.2.1 Circle-based算法
4.2.2 Circle-based改进算法
4.2.3 时空相似性度量
4.2.4 GPS坐标定位与距离计算
4.2.5 Map阶段与Reduce阶段设计
4.2.6 仿真实验
4.3 本章小结
第五章 系统设计
5.1 系统架构设计
5.1.1 系统逻辑架构图
5.1.2 系统功能架构图
5.1.3 系统物理架构图
5.2 系统功能详细设计
5.2.1 登录注册模块设计
5.2.2 通讯服务模块设计
5.2.3 实时路况推送模块设计
5.2.4 拼车好友推荐模块设计
5.2.5 通讯录管理模块设计
5.2.6 拼车通信模块设计
5.3 系统数据库设计
5.3.1 服务端数据库设计
5.3.2 客户端数据库设计
5.4 本章小结
第六章 系统实现与测试
6.1 系统实现
6.1.1 登录注册模块实现
6.1.2 通讯服务模块实现
6.1.3 拼车通信模块实现
6.1.4 实时路况推送模块实现
6.1.5 拼车好友推荐模块实现
6.1.6 通讯录管理模块实现
6.2 系统测试
6.2.1 系统测试指标
6.2.2 系统测试环境
6.2.3 功能测试
6.2.4 性能测试
6.3 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献
【参考文献】
本文编号:2841858
【学位单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TP311.52
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究与发展现状
1.3 本论文的主要工作
1.4 本论文的组织结构
第二章 相关理论和技术
2.1 群智感知
2.1.1 群智感知的基本概念
2.1.2 群智感知的基本特征
2.1.3 群智感知的系统结构
2.1.4 群智感知的典型应用
2.2 Hadoop分布式计算平台
2.2.1 Hadoop
2.2.2 MapReduce
2.2.3 HBase
2.3 机器学习
2.3.1 XGBoost
2.3.2 决策树
2.3.3 随机森林
2.4 系统实现技术
2.4.1 Android
2.4.2 Tomcat服务器
2.5 本章小结
第三章 系统需求分析及可行性分析
3.1 系统功能性需求分析
3.2 系统非功能性需求分析
3.3 系统用例设计
3.4 可行性分析
3.4.1 技术可行性
3.4.2 运行可行性
3.4.3 经济可行性
3.4.4 社会可行性
3.5 本章小结
第四章 关键技术方案的研究与设计
4.1 基于群智感知的实时交通状况研究与设计
4.1.1 方案介绍
4.1.2 加速度信息采集
4.1.3 重定向机制
4.1.4 数据清洗
4.1.5 特征提取
4.1.6 XGBoost算法
4.1.7 仿真实验
4.2 基于MapReduce的路径匹配研究与设计
4.2.1 Circle-based算法
4.2.2 Circle-based改进算法
4.2.3 时空相似性度量
4.2.4 GPS坐标定位与距离计算
4.2.5 Map阶段与Reduce阶段设计
4.2.6 仿真实验
4.3 本章小结
第五章 系统设计
5.1 系统架构设计
5.1.1 系统逻辑架构图
5.1.2 系统功能架构图
5.1.3 系统物理架构图
5.2 系统功能详细设计
5.2.1 登录注册模块设计
5.2.2 通讯服务模块设计
5.2.3 实时路况推送模块设计
5.2.4 拼车好友推荐模块设计
5.2.5 通讯录管理模块设计
5.2.6 拼车通信模块设计
5.3 系统数据库设计
5.3.1 服务端数据库设计
5.3.2 客户端数据库设计
5.4 本章小结
第六章 系统实现与测试
6.1 系统实现
6.1.1 登录注册模块实现
6.1.2 通讯服务模块实现
6.1.3 拼车通信模块实现
6.1.4 实时路况推送模块实现
6.1.5 拼车好友推荐模块实现
6.1.6 通讯录管理模块实现
6.2 系统测试
6.2.1 系统测试指标
6.2.2 系统测试环境
6.2.3 功能测试
6.2.4 性能测试
6.3 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献
【参考文献】
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本文编号:2841858
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