| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 高速公路收费数据存储管理 | 第11-12页 |
| 1.2.2 交通流预测 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 Spark分布式计算框架 | 第15-17页 |
| 2.1.1 RDD简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Spark基本运行流程 | 第16页 |
| 2.1.3 Spark运行模式 | 第16-17页 |
| 2.2 HDFS分布式文件系统 | 第17-19页 |
| 2.2.1 HDFS技术特征 | 第17-18页 |
| 2.2.2 HDFS组织架构 | 第18-19页 |
| 2.2.3 HDFS数据管理 | 第19页 |
| 2.3 Hive | 第19-20页 |
| 2.4 交通预测系统概述 | 第20-25页 |
| 2.4.1 交通预测简介 | 第20页 |
| 2.4.2 交通流特点 | 第20-21页 |
| 2.4.3 交通流预测流程 | 第21-22页 |
| 2.4.4 交通预测模型介绍 | 第22-24页 |
| 2.4.5 交通预测系统评价指标 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于云平台的高速公路交通预测系统总体设计 | 第26-34页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第26-27页 |
| 3.1.1 功能需求 | 第26页 |
| 3.1.2 性能需求 | 第26-27页 |
| 3.2 系统总体架构设计 | 第27-29页 |
| 3.3 系统核心组件概要设计 | 第29-32页 |
| 3.3.1 数据仓库概要设计 | 第29-30页 |
| 3.3.2 预测计算引擎概要设计 | 第30-32页 |
| 3.3.3 数据可视化概要设计 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于云平台的高速公路交通预测系统详细设计与实现 | 第34-55页 |
| 4.1 数据仓库详细设计与实现 | 第34-40页 |
| 4.1.1 数据自动化入库插件设计与实现 | 第36-37页 |
| 4.1.2 数据分层存储设计与实现 | 第37-40页 |
| 4.2 预测计算引擎详细设计与实现 | 第40-51页 |
| 4.2.1 高速公路交通画像查询缓存功能设计与实现 | 第40-43页 |
| 4.2.2 高速公路站点流量预测功能设计与实现 | 第43-51页 |
| 4.2.2.1 基于CS-BP神经网络的高速公路站点流量预测算法设计与实现 | 第43-46页 |
| 4.2.2.2 基于Spark的CS-BP神经网络高速公路流量预测算法设计与实现 | 第46-49页 |
| 4.2.2.3 高速公路站点流量预测模块功能实现 | 第49-51页 |
| 4.3 数据可视化详细设计与实现 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于云平台的高速公路交通预测系统部署与验证 | 第55-63页 |
| 5.1 系统环境配置与部署 | 第55-56页 |
| 5.1.1 硬件配置 | 第55页 |
| 5.1.2 软件部署 | 第55-56页 |
| 5.2 系统性能分析与功能测试 | 第56-62页 |
| 5.2.1 系统性能分析 | 第56-58页 |
| 5.2.2 系统功能测试 | 第58-62页 |
| 5.2.2.1 多维高速公路交通画像分析 | 第58-60页 |
| 5.2.2.2 高速公路站点流量预测 | 第60-61页 |
| 5.2.2.3 系统用户管理 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
