计算机毕业设计hadoop+spark+hive智慧交通交通客流量预测大数据毕业设计(源码+论文+PPT+讲解视频)

最新推荐文章于 2025-07-13 23:46:24 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签： hadoop 大数据课程设计毕业设计 python hive spark

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、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

Hadoop+Spark+Hive智慧交通交通客流量预测研究

摘要：随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益突出，交通客流量预测成为智慧交通系统的关键环节。本文探讨了基于Hadoop、Spark和Hive的智慧交通客流量预测系统，分析了其技术架构、数据处理流程及预测模型，并通过实验验证了系统的有效性和准确性。研究结果表明，该系统能够显著提高交通客流量预测的准确性和实时性，为交通管理部门提供有力的决策支持。

关键词：Hadoop；Spark；Hive；智慧交通；客流量预测

Abstract: With the acceleration of urbanization, traffic congestion has become an increasingly prominent issue, and traffic passenger flow prediction has become a key link in intelligent transportation systems. This paper explores an intelligent transportation passenger flow prediction system based on Hadoop, Spark, and Hive, analyzes its technical architecture, data processing flow, and prediction models, and verifies the effectiveness and accuracy of the system through experiments. The research results show that this system can significantly improve the accuracy and real-time performance of traffic passenger flow prediction and provide strong decision support for traffic management departments.

Keywords: Hadoop; Spark; Hive; Intelligent Transportation; Passenger Flow Prediction

一、引言

随着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、环境污染等。交通客流量预测作为智慧交通系统的重要组成部分，对于优化交通资源配置、缓解交通拥堵、提升出行体验具有重要意义。然而，传统交通客流量预测方法存在数据量大、实时性要求高、预测准确性不足等问题，难以满足智慧交通系统的需求。近年来，大数据技术的发展为交通客流量预测提供了新的解决方案。Hadoop、Spark和Hive等大数据处理工具在智慧交通中的应用逐渐受到重视。