Отрывок: В первую очередь были проведены эксперименты п...
Название : | Анализ больших данных в геоинформационной задаче краткосрочного прогнозирования параметров транспортного потока на базе метода k ближайших соседей |
Другие названия : | Big data analysis in a geoinformatic problem of short-term traffic flow forecasting based on a k nearest neighbors method |
Авторы/Редакторы : | Агафонов, А.А. Юмаганов, А.С. Мясников, В.В. |
Ключевые слова : | транспортный поток краткосрочное прогнозирование k ближайших соседей MapReduce |
Дата публикации : | 2018 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Агафонов, А.А. Анализ больших данных в геоинформационной задаче краткосрочного прогнозирования параметров транспортного потока на базе метода k ближайших соседей / А.А. Агафонов, А.С. Юмаганов, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 6. – С. 1101-1111. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-6-1101-1111 |
Серия/номер : | 42;6 |
Аннотация : | Точная и своевременная информация о текущем и прогнозном распределении транспортных потоков является важным фактором функционирования интеллектуальных транспортных систем. Использование этих данных позволит транспортным агентствам эффективнее решать задачу управления трафиком, участникам дорожного движения точнее планировать маршрут поездки и снизить время движения, и в целом повысит эффективность использования транспортной инфраструктуры. В данной статье представлена модель краткосрочного прогнозирования трафика, основанная на методе k ближайших соседей, которая учитывает пространственное и временное распределение транспортных потоков. Разработанная модель реализована с помощью фреймворка Apache Spark на основе модели распределённых вычислений MapReduce. Экспериментальные исследования представленной модели по данным о распределении транспортных потоков в транспортной сети города Самары позволяет сделать вывод, что предлагаемая модель обладает высокой точностью прогнозирования и временем работы, достаточным для прогнозирования в режиме реального времени. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-6-1101-1111 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Analiz-bolshih-dannyh-v-geoinformacionnoi-zadache-kratkosrochnogo-prognozirovaniya-parametrov-transportnogo-potoka-na-baze-metoda-k-blizhaishih-sosedei-73273 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20181226\73273 |
ГРНТИ: | 20.23.27 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
420620.pdf | Основная статья | 867.33 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.