Spark框架下交通流数据高效处理方法及其应用

摘要：

设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架,可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询.利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析,可以验证数据处理效率及对预测应用的支撑作用.对比实验结果表明:1)交通流数据处理框架运行效率高,适用于复杂的数据清洗和挖掘算法,为预测模型建立数据支撑;2)交通流预测模型对空间权重矩阵进行了多阶优化,兼顾高效性和准确性,预测分析结果可以为交通诱导提供参考.

关键词：Spark、数据清洗、语义查询、空间权重矩阵、交通流预测

所属期刊栏目：54

分类号：P91(数理地理学)

资助基金：国家自然科学基金41501178, 41771445;河南财经政法大学博士科研基金800257

在线出版日期：2018-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1227-1234