基于Hadoop的出租车服务策略

出租车服务策略是出租车司机群体智慧的体现,隐藏在大规模的出租车GPS轨迹数据中.基于大数据分析工具,针对出租车GPS轨迹数据进行服务策略挖掘,提取好的服务策略指导司机营运可以提高司机收入和营运效率.乘客搜索策略是出租车服务策略的主要内容,在对GPS轨迹数据进行清洗之后导入HDFS,首先提取司机个人轨迹,并对其收入进行量化,然后对乘客搜索策略建模,根据模型利用hadoop平台统计出司机对各种策略的使用情况,结果表明,收入较高的司机在乘客搜索策略选择上与收入一般的司机有显著差异.     

面向车联网环境的车辆行为可信决策机制

车联网中的车辆节点收到的信息存在虚假和伪造的可能性,极大影响了车辆节点进行正确的行为决策。通过建立一种基于不确定性理论的节点信誉度混合评估模型,对信息源节点的可信程度进行评估,结合信息源节点的信誉度,建立车辆节点行为可信决策机制,该机制采用C-means算法进行信息可信评估,辅助车辆节点根据收到信息的可信与否做出相应的行为决策。仿真结果表明,该方法提高了节点可信判断的准确率,提高了车联网中车辆节点行为决策的准确率。     

基于动态加权的城市路网地图匹配算法

针对密集且复杂的城市路网提出了一种基于动态加权的几何地图匹配算法,将采集的原始GPS车辆轨迹点进行校正,并将其精确定位到数字地图中的实际路段上.在匹配过程中,将数字地图按网格进行划分,根据待匹配GPS点所在的网格的经纬度范围确定匹配候选路段集;分别使用待匹配GPS点的投影距离、航向夹角和轨迹夹角,通过动态加权算法从候选路段集中查找最佳匹配路段,并获得待匹配GPS点的校正坐标,其中动态加权算法中使用的权值系数在匹配过程中根据待匹配GPS点动态计算获取;最后进行动态加权和固定加权几何地图匹配仿真实验,结果表明,所提算法优于固定权值匹配算法.