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基于Hadoop的城市公共交通大数据时空分析

“Spatio-temporal Analysis of Urban Public Transportation Big Data based on Hadoop”

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摘要

随着城市公共交通系统规模的不断扩大和出行需求的日益增加，城市公共交通大数据的积累和利用成为了一个重要的研究方向。本研究旨在通过利用Hadoop平台对城市公共交通大数据进行时空分析，以提升城市公共交通服务质量和效率。

首先，我们将收集和整理城市公共交通系统中的多源数据，包括交通记录、乘客流量、车辆调度等。然后，通过Hadoop的分布式计算能力和高可扩展性，将数据进行分布式存储和处理，以支持大规模数据的并行计算和实时分析。

接着，我们将基于Hadoop的时空分析方法，对城市公共交通大数据进行挖掘和建模。通过时空聚类和关联规则挖掘，可以发现人群迁移规律和乘客出行行为模式。同时，利用时空预测和优化算法，可以实现对公交车辆和线路的智能调度和优化，提高运输效率和减少拥堵。

最后，我们将开发一个基于Hadoop的城市公共交通大数据分析平台，以支持用户对公交线路、车辆位置和乘客出行情况的实时查询和分析。通过可视化展示和交互式分析，用户可以深入了解城市公共交通系统运行情况，为决策者提供科学依据和指导。

综上所述，本研究基于Hadoop平台，通过对城市公共交通大数据的时空分析，旨在提升城市公共交通服务质量和效率。通过挖掘数据中隐藏的规律和模式，优化公交调度和运输管理，从而为城市居民提供更便捷、高效的交通出行体验。

第一章 引言

1.1 研究背景

1.2 研究目的

1.3 研究方法

第二章 相关技术与方法

2.1 Hadoop平台

2.2 大数据处理技术

2.3 时空分析方法

第三章 城市公共交通大数据搜集与处理

3.1 数据源

3.2 数据预处理

第四章 基于Hadoop的时空数据存储与处理

4.1 时空数据模型

4.2 时空数据存储

4.3 时空数据处理

第五章 时空分析应用案例

5.1 公交车出行规律分析

5.2 交通拥堵热点识别

第六章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 研究展望