面向海量公交刷卡数据的站点客流分析方法

• 作者: 丁维龙 曹娅琪
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 公交数据 海量数据 站点上下车客流量 站点换乘客流量
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 专栏·Web信息系统及应用
• 页码范围: 247-253
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5222字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.02.011

摘要

公交行业的发展,产生了海量多元的公交IC卡刷卡数据,为行业应用提供快速、准确的站点客流量统计一直是智能公交建设的重点.以往对客流量的研究只是进行了简单的数据统计,准确度不高,提出的并行算法在海量数据规模下不具备水平扩展能力.针对此问题,论文通过分析海量多元数据的特征,面向公交刷卡数据提出了一种刷卡时间的聚类方法,不仅可在分钟级完成一周数据的计算,并根据换乘的时间差和距离规则约束提高了计算的准确性.论文工作在Hadoop MapReduce上进行了实现,分时客流量的计算方面随数据规模增大具有可扩展性,单位数据规模的计算执行时间保持相对稳定,并且分析结果具有较高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁维龙	北方工业大学数据工程研究院	16	78	4.0	8.0
5	曹娅琪	北方工业大学数据工程研究院	1	4	1.0	1.0