【摘 要】
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应用Spark大数据平台,设计了一种路网交通运行分析系统.以实时交通流数据为基础,结合k-means和随机森林算法构建了路网交通运行态势判别模型,选择分布式文件系统存储和弹性分
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司
【出 处】
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武汉理工大学学报:交通科学与工程版
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目资助(310832161006,310821173102)
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应用Spark大数据平台,设计了一种路网交通运行分析系统.以实时交通流数据为基础,结合k-means和随机森林算法构建了路网交通运行态势判别模型,选择分布式文件系统存储和弹性分布式数据集并行处理交通数据,实现了路网交通运行状态的实时判别.利用西奥克兰地区路网车检器数据展开实例分析,结果表明:该系统的运行速度快;分布式k-means算法相较于传统的算法聚类结果的平均相对误差约为7.3%,具有较高的准确性;分布式随机森林算法的精确度、召回率和F度量分别为98.98%,98.96%,98.97%,分类结果均优于
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