基于Spark平台的短时交通流预测研究



基于Spark平台的短时交通流预测研究

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基于Spark平台的短时交通流预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 选题背景及研究意义	第10-12页
1.2 短时交通流预测简介	第12-15页
1.2.1 短时交通流预测概述	第12-13页
1.2.2 短时交通流预测研究现状	第13-15页
1.3 本文研究内容及章节安排	第15-17页
第二章交通流预测相关理论	第17-28页
2.1 交通流预测概述	第17-22页
2.1.1 交通流预测基本参数	第18-19页
2.1.2 交通数据的特点	第19-20页
2.1.3 数据预处理方法	第20-21页
2.1.4 实验数据准备	第21-22页
2.2 KNN算法	第22-27页
2.2.1 最近邻K值	第23-24页
2.2.2 样本相似度计算	第24-25页
2.2.3 基于时空特性的KNN算法	第25-27页
2.3 本章小结	第27-28页
第三章 Spark计算平台	第28-39页
3.1 Spark简介	第28-29页
3.2 Spark的组织架构	第29-32页
3.3 RDD简介	第32-34页
3.4 Spark基本工作流程	第34-36页
3.5 Spark的运行模式	第36-38页
3.6 本章小结	第38-39页
第四章基于Spark的KNN算法并行研究与实现	第39-60页
4.1 算法的并行化	第39-41页
4.1.1 数据并行化	第39-40页
4.1.2 任务并行化	第40-41页
4.2 KNN算法的Spark并行化设计	第41-43页
4.3 KNN算法的Spark并行化实现	第43-46页
4.3.1 KNN算法数据并行的Spark实现	第43-45页
4.3.2 KNN算法任务并行的Spark实现	第45-46页
4.4 实验平台及平台搭建	第46-48页
4.4.1 实验平台	第46-47页
4.4.2 平台搭建	第47-48页
4.5 实验结果及分析	第48-59页
4.5.1 预测精度	第48-54页
4.5.2 预测时间	第54-59页
4.6 本章小结	第59-60页
总结与展望	第60-62页
参考文献	第62-67页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第67-68页
致谢	第68-69页
附件	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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