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      交通時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

      2019-10-14 21:30:01楊星浩王瀛趙記偉朱桑李志敏
      西部論叢 2019年31期
      關(guān)鍵詞:智慧交通數(shù)據(jù)分析

      楊星浩 王瀛 趙記偉 朱桑 李志敏

      摘 要:隨著城市規(guī)模的不斷發(fā)展,智慧交通也是城市化進(jìn)程不斷向前推進(jìn)的產(chǎn)物,是城市交通問題日益嚴(yán)峻和土地資源短缺狀況共同作用下的必然結(jié)果。[1]因此,本文希望能夠搭建智慧交通時(shí)空大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),以手機(jī)信令數(shù)據(jù)為對(duì)象,現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)和大數(shù)據(jù)服務(wù)組織為基礎(chǔ),為規(guī)劃和管理的預(yù)測(cè)分析和決策提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),促進(jìn)城市宏觀交通規(guī)劃和微觀交通設(shè)施建設(shè)以及土地利用規(guī)劃的科學(xué)有效,減少道路規(guī)劃不合理導(dǎo)致的交通問題,方便居民的出行。

      關(guān)鍵詞:智慧交通;手機(jī)信令數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析

      引 言

      隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)狀況的高速發(fā)展,城際之間的交通越來越繁忙,交通管理和交通參與對(duì)交通信息需求也越來越高,發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧交通系統(tǒng)的建設(shè)是交通領(lǐng)域深化政府體系,提高政府有效治理能力,順應(yīng)新一代信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)的重要手段。

      同時(shí)隨著蜂窩網(wǎng)絡(luò)的全面密集覆蓋和手機(jī)的普及,手機(jī)信令數(shù)據(jù)、POI興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)、地圖定位數(shù)據(jù)來獲取交通信息參數(shù)在目前以及成為一種有效可行的方式。其中,手機(jī)信令數(shù)據(jù)因其實(shí)時(shí)性、完整性、時(shí)空全覆蓋性等優(yōu)點(diǎn),成為近年來智慧交通體系建設(shè)的最主要的數(shù)據(jù)源,為城市交通規(guī)劃管理等領(lǐng)域提供了有力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

      因此,本平臺(tái)在調(diào)查分析現(xiàn)有的智慧交通體系的基礎(chǔ)上,對(duì)手機(jī)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行全面清洗,深入分析,挖掘潛在價(jià)值,建立交通時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),實(shí)現(xiàn)人口分布分析,駐留出行分析,交通態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)警,個(gè)性化出行推薦等功能,以充分利用城市大數(shù)據(jù),改善人們便捷順暢出行的需求,滿足政府對(duì)交通數(shù)據(jù)科學(xué)監(jiān)管的需求以及輔助科學(xué)決策的要求。

      一、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

      交通時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)總體框架設(shè)計(jì)(如圖1所示)具有擴(kuò)展性,適應(yīng)處理業(yè)務(wù)的拓展,采用分層設(shè)計(jì)思路,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源管理、計(jì)算處理、應(yīng)用展示等功能。

      數(shù)據(jù)層主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)手機(jī)信令數(shù)據(jù)、地圖定位數(shù)據(jù)、規(guī)劃指標(biāo)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、接入和建庫(kù)。

      計(jì)算層主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)于原始手機(jī)信令數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗、匹配、分析、挖掘,是整個(gè)平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)的核心。

      應(yīng)用層主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)手機(jī)信令數(shù)據(jù)處理與分析成果在交通領(lǐng)域的應(yīng)用方案,提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),輔助決策。

      展示層主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用層手機(jī)信令數(shù)據(jù)處理與分析成果的前端可視化展示。

      二、功能設(shè)計(jì)

      交通時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)包含數(shù)據(jù)開放接口、人口分布分析、城市出行分析、交通態(tài)勢(shì)預(yù)警和個(gè)性化出行推薦等功能。

      數(shù)據(jù)導(dǎo)入與條件選擇:按照指定格式導(dǎo)入手機(jī)信令數(shù)據(jù)文件后,可以進(jìn)行省份、城市、時(shí)間、粒度等多維度條件進(jìn)行篩選。

      人口分布分析:按照所選擇的粒度,以熱力圖的方式顯示各個(gè)區(qū)域各個(gè)時(shí)段的人口分布狀況,并提供時(shí)間軸對(duì)熱力圖進(jìn)行歷史回溯。

      城市出行分析:通過對(duì)人口出行方式等特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,展示不同出行方式所占比例,以及各個(gè)出行方式與出行距離的關(guān)系,動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)城際之間人流遷入遷出情況。

      區(qū)域洞察分析:選擇需要查看的區(qū)域,將顯示對(duì)應(yīng)區(qū)域各時(shí)段的交通狀況、高峰時(shí)段及實(shí)時(shí)擁擠指數(shù),并實(shí)現(xiàn)短時(shí)人流預(yù)測(cè),給出熱點(diǎn)景區(qū)排行榜。

      交通態(tài)勢(shì)預(yù)警:展示實(shí)時(shí)擁堵指數(shù),各時(shí)段人流與車流走勢(shì)、熱門站點(diǎn),并針對(duì)異常擁堵進(jìn)行研判和智能預(yù)警,提升緊急情況應(yīng)急能力。

      個(gè)性化出行推薦:根據(jù)出行的起止點(diǎn)及實(shí)際,結(jié)合用戶標(biāo)簽畫像以及交通狀況,給出最短出行路線和出行成本的建議。

      三、關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

      多步數(shù)據(jù)清洗提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

      在數(shù)據(jù)清洗階段,由于手機(jī)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的無規(guī)律性,導(dǎo)致信令數(shù)據(jù)采樣頻率不均,軌跡點(diǎn)時(shí)間間隔非常不規(guī)則,軌跡點(diǎn)密度分布不均,且易受手機(jī)信令工作機(jī)制的影響,用戶身處的實(shí)際位置所連接的基站可能與其自身位置相差較遠(yuǎn),因此直接進(jìn)行軌跡點(diǎn)的識(shí)別是不合理的。并且由于某些區(qū)域的基站密度較大,某一地理位置可能同時(shí)被幾個(gè)基站所覆蓋,因此在此區(qū)域內(nèi)的手機(jī)信令會(huì)隨著基站信號(hào)強(qiáng)度的變化而不斷切換基站,從而產(chǎn)生乒乓切換現(xiàn)象。一般來說基站有負(fù)荷優(yōu)化機(jī)制,當(dāng)鄰近的基站用戶負(fù)荷過大,會(huì)自動(dòng)切換到更遠(yuǎn)的基站從而產(chǎn)生了信號(hào)漂移。

      針對(duì)以上提到的乒乓切換、漂移數(shù)據(jù),重復(fù)數(shù)據(jù)問題,本文結(jié)合了多種清洗思路,使用Hadoop平臺(tái)作為數(shù)據(jù)處理平臺(tái),Spark作為計(jì)算框架,從速度、距離、加速度、重復(fù)值等角度進(jìn)行清洗數(shù)據(jù),通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無效數(shù)據(jù)清洗、乒乓現(xiàn)象消除、數(shù)據(jù)降噪、算法優(yōu)化,形成可靠、可用的數(shù)據(jù)。

      高效的交通分析模型精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)駐留出行分析

      在信令數(shù)據(jù)挖掘階段,傳統(tǒng)駐留點(diǎn)識(shí)別通過速度和距離特征對(duì)用戶軌跡點(diǎn)進(jìn)行距離,得到用戶駐留區(qū)域和 出行軌跡,經(jīng)試驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)容易出現(xiàn) 1001,101 等,多個(gè)小駐留點(diǎn)簇情況,經(jīng)過計(jì)算發(fā)現(xiàn)部分小簇駐留區(qū)域前后兩個(gè)區(qū)域距離較小,而區(qū)域間的出行段卻較大,這種情況可能是因?yàn)樵肼曄煌耆珜?dǎo)致,噪聲干擾駐留點(diǎn)識(shí)別。

      本文根據(jù)信令數(shù)據(jù)的時(shí)間性,在 DBSCAN 聚類算法的基礎(chǔ)上定義時(shí)間維度,找出用戶信令數(shù)據(jù)中的駐留點(diǎn)和出行點(diǎn)。根據(jù)用戶出行軌跡結(jié)合高德地圖 API 得到用戶單次出行軌跡的 OD 和各種出行方式的方案軌跡點(diǎn),再結(jié)合時(shí)空匹配度算法得到用戶單次出行的出行方式等數(shù)據(jù)。

      智能化態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)及時(shí)預(yù)警異常情況

      在交通態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)警階段,本文根據(jù)信令數(shù)據(jù) OD 明確、時(shí)間連續(xù)的特點(diǎn),定義交通擁堵指數(shù),將交通擁擠指數(shù)定義為用戶單次運(yùn)動(dòng)的實(shí)際在途時(shí)間與暢通在途時(shí)間的比值,擁擠指數(shù)越大代表交通越擁堵,計(jì)算出當(dāng)天車流擁堵指數(shù)。根據(jù)軌跡點(diǎn)網(wǎng)格化思想,將沈陽市劃分成n*n個(gè)網(wǎng)格使得每個(gè)網(wǎng)格的邊長(zhǎng)處于100~400m范圍,將用戶信令數(shù)據(jù)歸入網(wǎng)格中,以網(wǎng)格序號(hào)作為橫縱坐標(biāo)代替經(jīng)緯度,計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格區(qū)的時(shí)刻人流量。并通過小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)短期的人流預(yù)測(cè),采用對(duì)于非線性和隨機(jī)性的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面具有優(yōu)勢(shì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并加入小波分析建立了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型,根據(jù)現(xiàn)有交通流量數(shù)據(jù)對(duì)未來幾小時(shí)的人流量情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。再結(jié)合四分位數(shù)展布法對(duì)人流進(jìn)行異常監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。

      根據(jù)用戶標(biāo)簽化提供個(gè)性化出行推薦服務(wù)

      在個(gè)性化出行推薦階段,本文根據(jù)用戶出行的出行時(shí)長(zhǎng)、出行目的、出行距離或用戶駐留的駐留區(qū)域、駐留時(shí)長(zhǎng)等時(shí)空軌跡行為的一系列標(biāo)簽對(duì)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化,通過TF-IDF算法根據(jù)這些標(biāo)簽的發(fā)生時(shí)間、行為次數(shù)、 行為類型能夠統(tǒng)計(jì)出用戶與某些標(biāo)簽之間聯(lián)系的緊密程度。對(duì)用戶標(biāo)簽加權(quán)得到用戶偏好標(biāo)簽,獲得個(gè)體用戶用戶畫像和群體用戶畫像,調(diào)用高德API并結(jié)合協(xié)同過濾算法,精準(zhǔn)定位用戶畫像,掌握用戶時(shí)空軌跡偏好,為用戶提供個(gè)性化出行推薦服務(wù)。

      多維度細(xì)粒度的可視化數(shù)據(jù)展示

      在數(shù)據(jù)可視化階段,本文采用vue.js、ECharts、DataV等開源組件開發(fā)完成前端可視化平臺(tái),提供直觀、多維度、細(xì)粒度、可交換、個(gè)性化的數(shù)據(jù)可視化圖表,多種數(shù)據(jù)展示模型配合數(shù)據(jù)混搭解決方案,實(shí)現(xiàn)交通時(shí)空狀況及預(yù)測(cè)結(jié)果的展示,提供對(duì)外數(shù)據(jù)導(dǎo)入通用接口,以及便捷的交互式查詢,增強(qiáng)用戶體驗(yàn),滿足用戶需求。

      結(jié) 語

      智慧交通的建設(shè)是城市發(fā)展的抓手,是緩解交通壓力、助力智慧城市發(fā)展的重要手段。本文開發(fā)的交通時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),以國(guó)家政策以及系列指導(dǎo)為依托,進(jìn)行指揮交通頂層規(guī)劃,充分復(fù)用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源,深度挖掘手機(jī)信令大數(shù)據(jù)的價(jià)值,構(gòu)建優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)了人口分布分析、駐留出行分析、交通態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)警分析、人流分析、個(gè)性出行建議等等,提供數(shù)據(jù)通用接口并輔以直觀友好的展示。抓住痛點(diǎn),讓提升居民獲得感體驗(yàn)的公共交通出行服務(wù)為實(shí)施策略,打造智慧化的公眾出行服務(wù),用大數(shù)據(jù)等技術(shù)充分挖掘和利用信令數(shù)據(jù)的價(jià)值,為交通治理提供科技,數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),提升緊急狀況應(yīng)急能力,實(shí)現(xiàn)交通規(guī)劃決策智能化。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 吳為強(qiáng). 基于大數(shù)據(jù)挖掘的智能交通決策分析系統(tǒng)[J]. 機(jī)電工程技術(shù), 2017(S2).

      (第一作者)作者簡(jiǎn)介:楊星浩(1999-07-),男,漢族,浙江溫州,本科生,數(shù)據(jù)處理與分析。

      通訊作者:李志敏(1975-02-),女,湖北,研究生,副教授,醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理與分析。

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