基于MapReduce的城市道路旅行时间短时预测

摘要

旅行时间是交通系统中一个重要的测量指标,精确的旅行时间预测对智能交通系统和先进交通信息系统发展有重要意义.数据采集技术为旅行时间计算提供了海量实时交通数据,如何利用海量实时交通数据精确且快速预测旅行时间成为当前旅行时间研究中的一个热点问题.基于海量的车牌识别数据,在Hadoop框架下,用MapReduce编程模型,应用卡尔曼滤波法实现对路段旅行时间的预测,和其它算法对比,该算法预测准确性有显著提高.