基于hadoop的道路匹配算法研究

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2、的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过。的研巧成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明碗的说明并表示了谢意。一。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责巧＾研究生签名；日期：南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可保留并向国家有关部ｎ或机构送交论文的复印件和电子文档；レ允许论文被查阅和借阅；可ッ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文一的内容

3、相致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。研涉密学位论文在解密后适用本授权书。究生签名；勺导师签名；备日期：夺ThemapmatchingalgorithmbasedonHadoopThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByFanLuTaoSupervisor:Prof.LiuNanjieApril2016摘要随着城市道路交通的快速发展与车辆数量的快速增长和之相关的交通数据量呈现的几何级数的增长,对于车辆相关数据的处

4、理的准确性、可靠性和实时性都提出了更高的要求。当前针对车辆数据处理算法的研究多是以较短时间间隔的小样本数据为基础,相对缺乏对较长时间间隔数据的匹配算法。同时现有的数据库管理技术已经难以满足对日益增长的海量浮动车数据管理和应用的需求。针对这些问题,本文提出了一种基于Hadoop的实现大样本浮动车GPS数据处理的地图匹配算法。论文的主要研究工作如下：1）通过对现有非关系型数据库和传统的关系型数据库的数据组织方式和应用范围的比较,指出了非关系型数据库对于管理海量数据存在的优势与不足，研究学了Hadoop各组成部分的具体功能、基本原理，重点学了MapReduce编程思想和分布式处理流程，为下面的研究奠

5、定理论基础。2）按照车辆定位点与道路的几何关系进行分类,对各类典型的地图道路匹配算法进行了回顾，介绍了现有的大样本车辆数据地图匹配算法的实现方式,指出了将云计算应用于地图道路匹配的必要性以及当前研究中存在的问题。3）利用并改进现有的道路压缩方法来实现道路数据的预处理，详细的分析了空间因素（包括角度、距离、连通性、时间因素如上传间隔、行驶速度等）和历史匹配结果对匹配结果的影响,改进了时间因素的计算方式,给出了一种基于匹配度反馈的地图道路匹配算法,并针对适用于Hadoop的并行计算对该匹配算法进行了优化处理。4）利用虚拟机搭建了实验Hadoop平台，对本文提出的基于匹配度反馈的道路匹配算法进行了仿

6、真实验，分别从匹配效果、算法执行效率、对平台的适用度等几个方面进行了验证。通过实验对比该算法匹配前后车辆位置的变化证明采用该匹配算法实现较长时间间隔定位数据道路匹配的可行性和有效性。关键词:并行计算，Hadoop，数据压缩,道路匹配IAbstractWiththerapiddevelopmentofurbanroadtrafficrelatedtotherapidgrowthofthenumberofvehiclesandtheamountoftrafficdataofthegrowthofthegeometricseries,relatedtocardataprocessingaccurac

7、y,reliabilityandreal-timeperformanceareputforwardhigherrequirements.Thecurrentstudyofvehicledataprocessingalgorithmismoreshortintervalsofsmallsampledata,onthebasisoftherelativelackoflongertimeinterval