面向智能交通系統的移動對象索引技術研究.pdf

1、隨著城市交通網絡上各種傳感器技術的快速發(fā)展，人們可以自動地采集并保留路網上大量移動對象產生的交通數據流信息。管理和分析數據流，并從中獲得有用信息及隨時間演化規(guī)律以支持交通控制成為智能交通系統研究的核心問題。 交通數據流具有實時性、連續(xù)性、無法預知性、大小無界性、一遍掃描性等特點。在智能交通系統中，除了對特定車輛的監(jiān)控外，更加關注時間維和空間維上車輛聚集信息的獲取。因此，如何對海量的流數據進行組織和索引，以達到快速有效檢索和分析的

2、目的，就成為信息時代人們迫切需要解決的問題。 論文引入數據流在線微聚類與離線聚類分析相融合的方法對數據流進行處理。其中，本文設計了一種滑動窗口模型下為數據流提供在線中間處理的微聚類算法：MCStream，實現了在線數據壓縮；而離線狀態(tài)下，根據在線存儲的微聚類時空分布變化，分析數據流的演化過程，從而實現對數據流的時段劃分。在此基礎上，提出一種適應于管理交通流數據歷史聚集信息的時空索引結構HDC-tree，將數據流的時間和空間分布特