基于流式计算的交通路况在线预测系统设计与实现

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随着城市化的发展,交通拥堵问题越来越突出,不仅降低了市民的出行效率,加剧了环境污染,还造成了严重的经济损失。另一方面,随着物联网的发展,安装在道路上的各种设备收集了源源不断的交通流数据,这些数据数量巨大且时效性强,是典型的流式大数据。我们可以通过大数据技术挖掘数据背后隐藏的价值为治理交通拥堵提供有效的决策。因此本文试图利用机器学习算法建立合适的拥堵预测模型,并采用流式计算技术对交通数据实时处理分析,从而建立一个交通拥堵在线预测系统。本文的主要工作如下:针对交通流数据快速多变的特点,提出采用小规模数据集,利用滑动窗口技术和随机森林算法构建SW-RF预测模型。该模型不仅具有较高的准确率,还通过算法并行化,降低了建模的时间开销。随后针对数据流中存在的概念漂移问题,本文又设计了自适应滑动窗口随机森林预测模型,实验表明改进的模型可以更好地适应数据流的突变问题。研究了目前流行的各种流式计算框架的工作机制,在此基础上设计了以Storm为核心的交通拥堵实时预测系统。系统能够对采集到的交通流数据进行处理和加工,然后用于预测模型的训练,最后将预测结果通过客户端实时地展示给用户。在设计上,本文结合消息队列Kafka和内存数据库Redis的特点,力图构建一个低时延、可扩展、高可用的分布式流式计算系统。
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