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计算机毕业设计PySpark+Hadoop中国城市交通分析与预测 Python交通预测 Python交通可视化客流量预测交通大数据机器学习深度学习

news 来源：原创 2025/5/21 17:15:05

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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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介绍资料

《PySpark+Hadoop中国城市交通分析与预测》开题报告

一、研究背景与意义

随着中国城市化进程的加速和人口的不断增加，城市交通问题日益突出，主要表现为交通拥堵、交通事故频发、公共交通不足以及环境污染等。这些问题不仅严重影响了城市居民的生活质量，还制约了城市经济的可持续发展。因此，如何有效解决城市交通问题，提升城市交通管理水平，优化交通资源配置，已成为当前亟待解决的重要课题。

大数据技术的快速发展为城市交通分析与预测提供了强大的技术支持。通过收集、处理和分析海量的交通数据，可以揭示交通流量的变化规律，预测交通拥堵情况，为城市交通规划和管理提供科学依据。本研究旨在利用PySpark和Hadoop技术，构建一套基于大数据的中国城市交通分析与预测平台，以实现交通数据的实时采集、处理和分析，提出有效的交通流量预测模型和优化策略，为城市交通管理提供决策支持。

二、研究目标与内容

研究目标

构建一套基于PySpark和Hadoop的中国城市交通分析与预测平台。
实现交通数据的实时采集、处理和分析，提高数据处理效率。
提出一套有效的交通流量预测模型，预测未来交通流量和拥堵情况。
基于预测结果，提出针对性的交通优化策略，并评估策略的实施效果。
设计并实现一个交通分析与预测可视化平台，为决策者提供直观的数据支持。

研究内容

数据采集与处理：研究如何从不同渠道（如交通监控系统、车载传感器、智能手机等）收集交通数据，并利用Hadoop进行分布式存储。对采集到的原始数据进行清洗、格式化、融合等预处理工作，确保数据的准确性和一致性。
建模与预测：探讨适用于城市交通流量预测的建模方法，包括传统的回归模型、时间序列模型以及机器学习模型（如GRNN、LSTM等）。利用PySpark进行分布式计算，构建交通流量预测模型，并进行模型训练和测试，选择最优的预测模型。
优化策略制定：基于预测结果，提出具体的交通优化策略，包括信号灯配时调整、道路规划优化、公共交通线路优化等。利用数据挖掘技术发现交通数据中的隐藏规律和关联关系，为优化策略制定提供决策支持。
可视化平台设计：设计并实现一个基于WebGIS的交通分析与预测可视化平台，展示交通运行状况、预测结果及优化策略效果。通过可视化技术直观展示交通数据，为决策者提供直观的数据支持。