基于大數(shù)據(jù)的交通處理平臺的分析與應(yīng)用①

吳俊杰

(泉州信息工程學(xué)院，福建 泉州 362000)

0 引 言

在交通處理平臺中進(jìn)行交通大數(shù)據(jù)處理需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)的信息融合和優(yōu)化調(diào)度設(shè)計，可提高交通處理平臺進(jìn)行交通數(shù)據(jù)管理的效率，滿足高時效性和知識牽引等城市交通智慧化需求[1]。研究基于大數(shù)據(jù)的交通處理平臺構(gòu)建模型在優(yōu)化交通調(diào)度，提高智慧交通建設(shè)中具有重要意義。文獻(xiàn)[5]中提出一種基于模糊指向性聚類的交通處理平臺中大數(shù)據(jù)融合調(diào)度技術(shù)，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行交通處理平臺的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘和信息融合處理，基于模糊信息融合方法對交通處理平臺大數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確融合調(diào)度，但該方法的計算開銷較大，挖掘的實時性不好。文獻(xiàn)[6]中提出一種基于粗糙集向量量化編碼和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的交通處理平臺中大數(shù)據(jù)融合調(diào)度算法，構(gòu)建交通處理平臺中大數(shù)據(jù)的特征分布模型，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類，在特征子空間中實現(xiàn)交通處理平臺大數(shù)據(jù)的信息融合和自適應(yīng)調(diào)度，該方法在抗干擾能力方面性能不好。針對上述問題，提出一種基于大數(shù)據(jù)融合調(diào)度模型的交通處理平臺。

1 大數(shù)據(jù)的分布結(jié)構(gòu)模型與特征提取

1.1 交通處理平臺中大數(shù)據(jù)的特征分布模型

為了實現(xiàn)交通處理平臺中大數(shù)據(jù)的優(yōu)化融合調(diào)度，需要首先構(gòu)建交通大數(shù)據(jù)測試環(huán)境下大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，用一個四元組G表示交通處理平臺中大數(shù)據(jù)的模糊分布……