基于Spark的出租车轨迹处理与可视化平台
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长安大学研究生科研创新实践项目(300103002086)


Processing and Visualization Platform of Taxi Trajectory Based on Spark
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    摘要:

    大数据技术在分析与挖掘交通大数据方面扮演着越来越重要的角色.为了快速有效地对出租车的运营模式与载客策略进行分析,设计效益指数模型对出租车效益进行量化排序,以高效益出租车为研究对象,基于Spark大数据框架开发一个轨迹数据处理与可视化平台.首先,处理高效益出租车轨迹数据得到用于可视化的特征数据.而后进行可视化分析,包括:统计分析高效益出租车运营特性并实现交互式图表展示,采用蜂窝形格网与DBSCAN算法对不同时段高效益出租车载客点进行热点可视化,实现基于缓冲区的交互式轨迹查询并提取出轨迹相关因子.最后,利用成都市出租车GPS轨迹数据验证了所提平台的有效性及可靠性.

    Abstract:

    Big data technology plays an increasingly important role in analyzing and mining traffic big data. In order to quickly and effectively analyze the operating mode and passenger carrying strategy of taxis, this study designed the effectiveness index model to quantificate and sort the taxis' effectiveness. Taking high-effective taxis as the research object, a data processing and visualization platform is developed based on Spark big data framework. Firstly, high-effective taxis trajectory data are processed to obtain characteristic data for visualization. Then visual analysis is carried out, including high-effective taxis operation characteristics obtained from statistical analysis and interactive chart display, using hexagon grid and DBSCAN algorithm to visualize the hotspot of high-effective taxis carrying passenger points in different time periods, implementing interactive trajectory query based on buffer, and extracting the trajectory-related factor. Finally, the validity and reliability of this platform are verified by GPS trajectory data of Chengdu taxi.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨卫宁,邹维宝.基于Spark的出租车轨迹处理与可视化平台.计算机系统应用,2020,29(3):64-72

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  • 收稿日期:2019-08-07
  • 最后修改日期:2019-09-05
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  • 在线发布日期: 2020-03-02
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