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Spark框架下交通流数据高效处理方法及其应用

作者:李欣spark数据清洗语义查询空间权重矩阵交通流预测

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。

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北京大学学报·自然科学版

《北京大学学报·自然科学版》(CN:11-2442/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《北京大学学报·自然科学版》主要刊登基础科学、应用科学及交叉科学等领域的研究成果及综述性文章。由北京大学理工科的40名教授组成编委会,负责确立学报的办刊宗旨及审定论文的学术质量。

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