基于Spark框架的实时交通流量预测方法

章茂庭; 杨楠; 蒋顺英; 郑永玲; 白宇

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基于Spark框架的实时交通流量预测方法

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在数据科技时代,针对集中式挖掘平台下传统LSTM网络模型在处理移动轨迹大数据时存在的计算与存储问题,提出一种Spark框架下基于LSTM优化模型的实时交通流量预测方法,旨在于提高交通流量预测的精确性。实践结果表明,基于真实的出租车GPS轨迹大数据,Spark框架下的LSTM优化模型可以实时准确地预测交通流量。

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来源
《现代信息科技》 |2020年第4期|1-8|共8页
作者
章茂庭; 杨楠; 蒋顺英; 郑永玲; 白宇;
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作者单位

贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类精确性、误差;交通模拟与分配模式及其应用;
关键词
实时交通流量预测; Spark; LSTM; GPS轨迹大数据; 参数调整;

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