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介绍资料
以下是一份关于《Hadoop+Spark+多模态大模型地铁预测可视化》的任务书模板，涵盖任务目标、分解、技术要求、进度安排及验收标准等内容：
任务书
项目名称：基于Hadoop+Spark+多模态大模型的地铁客流预测与可视化系统开发
委托单位：XXX大学计算机学院
承担单位：XXX大数据实验室
项目负责人：XXX
起止时间：2023年10月—2025年3月
一、任务背景与目标
1.1 背景
地铁客流预测是城市交通管理的核心环节，但传统方法存在以下问题：
- 数据孤岛：客流、天气、事件等数据未融合，导致预测偏差（如雨天客流下降未被量化）；
- 实时性差：模型更新周期长（通常≥1小时），无法应对突发客流（如演唱会散场）；
- 可视化滞后：预测结果以表格为主，缺乏动态空间展示，难以支撑调度决策。
1.2 目标
开发一套 “多源数据融合-实时预测-动态可视化”一体化系统，实现以下功能：
- 数据层：集成地铁IC卡、天气、社交媒体等多源异构数据，存储于Hadoop集群；
- 计算层：基于Spark Streaming实现分钟级实时预测，误差（MAPE）≤8%；
- 可视化层：通过WebGL开发3D地铁地图，支持预测结果动态渲染与交互分析。
二、任务分解与责任分配
| 任务模块 | 具体内容 | 负责人 | 起止时间 |
|---|---|---|---|
| 1. 数据采集与预处理 | - 爬取微博/推特文本事件数据 - 清洗地铁IC卡刷卡记录（去重、缺失值填充） - 对齐时空数据（时间窗口：15分钟） | 张三 | 2023.10-2024.01 |
| 2. Hadoop集群搭建 | - 配置HDFS（3节点，块大小=256MB） - 部署HBase存储实时数据（RowKey设计：站点ID_时间戳） | 李四 | 2023.11-2024.02 |
| 3. 多模态模型开发 | - 设计LSTM+GCN+BERT融合架构 - 实现动态权重分配（门控单元） - 训练与调优（PyTorch+Spark MLlib） | 王五 | 2024.01-2024.08 |
| 4. Spark流计算引擎 | - 集成Kafka接收实时数据（吞吐量≥5万条/秒） - 开发 mapPartitions并行特征计算 | 赵六 | 2024.03-2024.06 |
| 5. 可视化系统开发 | - 使用Three.js渲染3D地铁线路 - 实现客流热力图动态渐变效果 - 开发时间滑块与站点悬停交互功能 | 孙七 | 2024.05-2024.11 |
| 6. 系统集成与测试 | - 联调Hadoop+Spark+可视化模块 - 在广州地铁数据集上验证（MAPE≤8%） - 撰写测试报告 | 周八 | 2024.10-2025.01 |
三、技术要求与指标
3.1 数据层
- 数据源：
- 结构化数据：地铁IC卡刷卡记录（字段：站点ID、进出站时间、卡号）；
- 非结构化数据：微博文本（关键词：“地铁拥挤”“延误”）、天气API（气温、降水概率）。
- 存储要求：
- HDFS存储历史数据（压缩格式：Snappy，压缩率≥60%）；
- HBase存储实时数据（响应时间≤200ms）。
3.2 计算层
- 模型架构：
- 时序分支：双向LSTM（隐藏层维度=128，Dropout=0.2）；
- 空间分支：GCN（邻接矩阵基于步行可达性构建，权重=1/距离）；
- 事件分支：BERT（Base版，提取文本情感极性）。
- 实时性指标：
- Spark Streaming批处理间隔=1分钟；
- 模型推理时间≤500ms（测试环境：4核CPU+16GB内存）。
3.3 可视化层
- 渲染效果：
- 3D地铁线路支持缩放（1:5000-1:50000）与旋转（360°）；
- 客流热力图颜色编码：绿色（<50%容量）、黄色（50%-80%）、红色（>80%）。
- 交互功能：
- 时间滑块控制预测时段（支持72小时历史回溯与24小时未来预测）；
- 鼠标悬停显示站点实时拥挤度（数值+颜色提示）。
四、进度安排与里程碑
| 阶段 | 时间 | 关键成果 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 2023.10-12 | 完成技术调研，输出《多模态数据融合方案》与《系统架构设计图》 |
| 数据准备 | 2024.01-03 | 获取广州地铁IC卡数据（脱敏版），爬取微博文本10万条，构建训练集（样本量≥500万） |
| 核心开发 | 2024.04-09 | 完成Hadoop集群部署、模型训练（迭代次数=100）、可视化原型开发（代码量预估：12万行） |
| 系统测试 | 2024.10-12 | 在广州地铁3号线实测，MAPE=7.8%，输出《测试报告》与《用户操作手册》 |
| 验收交付 | 2025.01-03 | 提交系统源代码、专利文档（1项软件著作权）、SCI论文初稿（目标期刊：IEEE TITS） |
五、验收标准与交付物
5.1 验收标准
- 功能完整性：系统需实现数据采集、预测、可视化全流程功能；
- 性能指标：
- 预测误差（MAPE）≤8%（对比基线：STG2Seq模型）；
- 可视化渲染帧率≥30FPS（测试设备：Chrome浏览器+NVIDIA GTX 1060）；
- 文档规范：代码需附带注释（注释率≥30%），文档符合GB/T 8567-2006标准。
5.2 交付物
- 软件系统：Hadoop+Spark+可视化平台部署包（含Docker镜像）；
- 技术文档：
- 《系统需求规格说明书》
- 《多模态模型训练报告》
- 《可视化交互设计文档》
- 知识产权：
- 发表1篇SCI论文（IF≥5.0）；
- 申请1项软件著作权（名称：地铁客流多模态预测可视化系统V1.0）。
六、经费预算
| 项目 | 金额（万元） | 说明 |
|---|---|---|
| 硬件设备 | 8.0 | 服务器租赁（3台，配置：32核CPU+128GB内存） |
| 数据采购 | 3.0 | 广州地铁IC卡数据授权费 |
| 人员劳务 | 15.0 | 研究生助研津贴（10人×1500元/月×10个月） |
| 差旅会议 | 2.0 | 学术交流（2次国内会议） |
| 总计 | 28.0 |
项目负责人签字：_________________
委托单位盖章：_________________
日期：2023年XX月XX日
任务书特点：
- 可执行性：明确技术参数（如LSTM隐藏层维度）、时间节点（如2024年3月完成GCN开发）与责任人；
- 量化验收：设定MAPE、帧率等硬性指标，避免主观评价；
- 风险可控：预留3个月缓冲期（2024年10月-2025年1月）用于系统优化。
可根据实际需求调整模型架构（如替换GCN为Transformer）或增加数据安全模块（如HDFS加密存储）。
运行截图
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