基于Spark框架的实时交通流量预测方法

作者：章茂庭; 杨楠; 蒋顺英; 郑永玲; 白宇

来源：现代信息科技, 2020, 4(04): 1-8.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.04.001

• 实时交通流量预测
• Spark
• LSTM
• GPS轨迹大数据
• 参数调整

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。

• 单位
  贵州民族大学