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摘要
针对移动轨迹大数据挖掘的实时性、精确性问题,本文在理论研究的基准上,以实际实践为导向,采用数据活化、数据挖掘等方法对大规模的移动轨迹数据进行分析,重点是以Map Reduce为基础,提出了STW-KNN模型,首先分析了短时交通流预测及STW—TNN模型,以求能提高短时交通流预测的精度,然后对短时交通流预测的性能进行对比分析,结果表明本文提出的STW—TNN模型无论是在预测效率还是预测精度上都优于现有的KNN模型,其并行化实现,显著改进了短时交通流预测的效率和可扩展性。
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单位西安翻译学院
