[发明专利]基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法有效
| 申请号： | 201811632271.3 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109739585B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 刘阳;何倩;李双富;李祖文;江炳城;杨辉;黄焕;徐红 | 申请（专利权）人： | 广西交通科学研究院有限公司;桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/448 | 分类号： | G06F9/448;G06K9/62;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 覃永峰 |
| 地址： | 530007 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法，涉及轨迹大数据挖掘技术领域，解决的技术问题是如何对海量轨迹数据进行快速聚类以及发现城市热门区域的交通拥堵源，包括如下步骤：（一）对海量数据的预处理，包括补全轨迹点间的误差以及消除一定区域内一段时间的轨迹点冗余；（二）采用网格‑均值聚类算法聚类得到目标多个数据样本；（三）采用邻域最大密度网格聚类算法，聚类得到城市热门交通路网模型；（四）采用邻域密度差算法，计算出相邻网格密度差，得到交通拥堵源，并将得到的结果保存在spark内存中。本发明能够对海量数据快速聚类,得到城市交通路网模型,实现了交通拥堵源区域的快速发现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 spark 集群 并行 计算 交通 拥堵 发现 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法，其特征在于，包括如下步骤：(一)对海量数据的预处理，包括补全轨迹点间的误差以及区域内一段时间内轨迹点冗余；(二)采用网格‑均值聚类算法聚类得到目标多个数据样本；(三)采用邻域最大密度网格聚类算法，spark集群节点并行分别计算每个数据样本，寻找出每个网格邻域最大密度网格点并聚类，得到城市交通热门路网模型；(四)采用邻域密度差算法，通过spark集群并行化计算出相邻网格密度差，得到交通拥堵点，并将得到的结果保存在spark内存中。
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