● 摘要
利用出租车的GPS数据获取与交通相关的信息是近年来交通信息服务领域采用的一种重要手段。服务系统通过多年的运行已积累了海量的历史数据，众多企业、政府管理部门、研究机构发现基于这些数据可以挖掘到更多信息，因此，如何利用这些数据提供更多的交通业务支撑及服务已成为相关领域的关注热点。然而，由于浮动车数据量大、交通业务应用多、背景性强等特点，导致基于海量历史浮动车数据的各类业务计算效率较低，不同复杂程度的业务分散，无法快速搭建和部署新的业务应用。因此，本论文通过分析区域交通路况计算、浮动车轨迹规律挖掘、出租车运营管理等三类典型的浮动车业务，针对现有浮动车GPS数据在不同业务类型的演变过程，结合业务应用的需求，总结出基于浮动车数据应用具有明显特征的三次数据语义演变：由表示位置信息的GPS数据到表示单车行驶状态的轨迹数据，再到表示道路状态的路况信息。本文研究并分析了当前各类浮动车应用中存在的问题，结合实际需求，设计并搭建了一种面向浮动车数据分析及应用快速部署的验证平台，并在此基础上，开发和实现了三个典型的浮动车应用。本文取得的主要成果如下：1)分析和总结了面向浮动车的各类应用中需要用到的关键技术，针对现有三类典型浮动车业务的需求，提出了区域交通路况计算的指标，可以从宏观上准确描述区域整体的交通状况；设计了利用浮动车轨迹发现禁左交限路口的模型和算法，实现了交限信息获取的自动化；提出了出租车交接班时空规律挖掘算法，可以对其运营状况进行有效监测。2)设计了一个面向浮动车数据分析及应用的平台架构，在此基础上，针对浮动车数据的特点，设计了浮动车历史数据的组织和存储结构，并提出了应用快速部署方法，对相关基础模型和算法进行了统一封装，满足了不同业务应用的高效处理要求。3)完成了平台的搭建，针对海量浮动车数据的处理，此平台使用了Hadoop和Map/Reduce技术，可以充分发挥分布式计算的优势，测试表明，此平台对数据的处理效率提升了90%以上。