基于Greenplum的交通信息物理系統(tǒng)移動節(jié)點查詢研究.pdf

1、交通信息物理系統(tǒng)（TCPS）作為支持下一代智能交通系統(tǒng)（ITS）發(fā)展的關鍵技術，具備交通信息系統(tǒng)與交通物理系統(tǒng)深度融合的特點。在當前交通路網當中，交通物理系統(tǒng)的各種數據采集設備和探測設備，如路口線圈、測速監(jiān)控、交通違法監(jiān)控、移動終端等硬件的建設正在不斷完善，分布如此廣泛的數據采集設備，每天都會產生海量的交通數據。海量的交通大數據是交通領域的寶貴資源。如何有效地解決海量交通數據的存儲問題是目前的當務之急。基于交通大數據的數據挖掘技術成為解

2、決諸多交通問題的關鍵技術。近年來，基于位置的智能服務為移動節(jié)點軌跡數據挖掘提供新的方向。Greenplum作為新一代數據庫引擎，與其他關系型數據庫相比，具有大規(guī)模存儲、并行處理、強大的工作效率、低成本的硬件平臺等優(yōu)點。非常適合作為大數據的存儲系統(tǒng)，本文采用當前主流的大規(guī)模并行數據倉庫Greenplum作為交通大數據的存儲和處理系統(tǒng)，基于Greenplum數據倉庫架構設計了交通信息物理系統(tǒng)大數據平臺，通過對移動節(jié)點的GPS歷史軌跡數據進行

3、分析，實現(xiàn)移動節(jié)點的位置查詢和預測，具有重要的研究價值和現(xiàn)實意義。
　　文中首先介紹了TCPS層次架構，并分析了TCPS的特點及其關鍵技術。其次，介紹了Greenplum數據倉庫的整體架構，并通過對比目前主流的商業(yè)數據庫，重點分析了Greenplum的特點以及在處理交通大數據中的優(yōu)勢，設計了交通信息物理系統(tǒng)大數據平臺。然后分析了利用Python編程語言操作Greenplum數據庫的具體方法?；谝苿庸?jié)點GPS歷史軌跡的主要特點以及

4、位置預測的需求，提出先對GPS歷史軌跡數據進行去重后進行聚類的改進的DBSCAN算法，并利用Python進行編程實現(xiàn)，緊接著對移動節(jié)點GPS歷史數據去噪、算法準確率和效率等進行了詳細的分析，確定了參數聚類半徑Eps和聚類點數MinPts的取值方法。在此基礎之上，運用預測序列與數據庫中聚類結果進行匹配，這樣最大限度地提高了系統(tǒng)運行效率，利用測試數據集分析了匹配算法的性能。仿真結果表明，本文的改進DBSCAN算法和匹配算法性能較優(yōu)越，可以有