ABSTRACT Genom att samla in och analysera en stor mängd och olika kategorier av information kan trafikflöden och trafikstockningar förutses och undvikas i intelligenta transportsystem. Men det är viktigt men utmanande att ta itu med dessa stora data. De flesta av de befintliga litteraturerna använde satsvis metod för att bearbeta en massa vägdata som inte kan uppnå realtid trafik förutsägelse. I detta papper använder vi spouts och skruvar i Apache Storm för att genomföra en realtid trafik förutsägelse modell genom att analysera enorma strömmande data, såsom vägtäthet, trafik händelser, och nederbörd volym. Den föreslagna SVM-baserade prognosen för trafikstockningar i realtid (SRHTCP) samlar in vägdata från Taiwan Area National Freeway Bureau, trafikhändelser som rapporterats av trafikanter från Police Broadcasting Service i Taiwan och väderdata från Central Weather Bureau i Taiwan. Vi använder fuzzy teori för att utvärdera trafiknivån på vägavsnitt i realtid med tanke på väghastighet, vägtäthet, vägtrafikvolym, och nederbörden av vägavsnitt. Dessutom förutsäger SRHTCP-modellen väghastigheten för nästa tidsperiod genom att utforska strömmande trafik- och väderdata. Resultaten visade att den föreslagna SRHTCP-modellen förbättrar noggrannheten i prognoserna med 25,6 % jämfört med prognosmetoden baserad på vägt exponentiellt glidande medelvärde under mätningen av det genomsnittliga absoluta relativa felet. INDEX TERMS Stor data, fuzzy teori, intelligent transportsystem, realtid streaming data, stöd vektor maskin.
Litteratur Ref föreslår modellen SVM-baserad trafikförseelse i realtid (SRHTCP) och använder spout- och skruvkomponenterna i Apache Storm för att förutsäga väghastigheter för nästa tidsperiod genom att utforska strömmande trafik- och väderdata.
Congestion Prediction With Big Data for Real-Time Highway Traffic
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}