作者：陈斌; 毛明荣行车路线服务云计算实时预测卡尔曼滤波器
摘要：针对云计算环境的复杂性造成的传统集中式动态路线指引系统渐渐对处理快速增长的大规模交通数据失去效用的问题,以及消费者对实时机动车路线服务的需求与日俱增的情况,提出了基于TCP/IP标准的分布式机动车行车路线服务系统（SMDRS）,其目的在于减缓交通拥堵的压力,增进运输服务的质量。实验系统在Hadoop大数据中采用了MapReduce方法从而可以并行执行任务分配,使用了ZooKeeper技术以在子任务处理器之间建立协调机制,并且应用了卡尔曼滤波器算法以进行短周期交通流的预测。实验结果证明,SMDRS系统能够提供实时的机动车路线综合服务,从而获得更有效的交通信息,提供更有质量的推荐路线,进行更准确的行程时间的预测,以及功能更加齐备的服务通知推送。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
