交通大数据管理与分析.pptx
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1、交通大交通大数据管理与分析数据管理与分析 云云计算计算 数据获取、组织存储、分析挖掘、可视化数据获取、组织存储、分析挖掘、可视化研究背景2p“十二五”规划中明确指出,将大力推进交通信息建设,大力发展智能交通,提升交通运输的现代化水平。p“十二五”期间智能交通投入研究现状3p 城市智能交通行业“十二五”期间预计增速30%。p 东部沿海城市的智能交通系统已经初具规模,智能交通系统逐渐向软件系统升级和信息服务方向过渡。p 中西部地区是城市化进展最快的地方,催生了大批千万级整体解决方案的出现。p 行业整体成长期,需求增长明显。存在问题4 p 数据存储能力;数据存储能力的增长远远赶不上数据的增长,设计最
2、合理的分层存储架构成为关键p 数据挖掘能力;算法最优p 时效性;分析处理的时间越来越长,时效性要求越来越高p 信息安全;保密、隐私、安全构建智能交通一站式云平台5智能交通大数据云平台整体构架6技术实现7平台技术实现思路是:大数据技术处理和存储云计算技术数学模型多维度分析与挖掘可视化技术 采用大数据技术处理和存储交通数据,结合大数据与云技术,利用专家数学模型对海量交通数据进行多维护的分析和挖掘,并通过云发布服务,将分析结果传达至各类终端,提高人们对路桥状态、交通情况的感知能力,使交通参与者能快速、全面、准确的完成交通评估和决策,实现交通智能化管理。基础服务层的技术实现8 该层采用OpenStac
3、k建立云平台,即把存储于个人计算机、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起,协同合作,整合交通数据源。p交通时间信息(事件类型、发生地点、时间)p基础设施运行状态(路面性能等)p交通运行状态(车流量等)p气象、环境信息(温度、噪声等)p车辆运行状态(位置、速度等)p驾驶员、货物状态(事件类型等)数据分析层的技术实现9主要采用大数据技术来存储、分析和挖掘ETL数据众包(CrowdSouring)结构化、非结构化和半结构化数据分布式文件系统关系数据库非关系数据库(NoSQL)数据仓库云计算和云存储实时流处理A/B Testing关联规则分析分类聚类遗传算法神经网络预测模型模式识别时间
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- 关 键 词:
- 交通 数据管理 分析
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