非结构化车联网大数据存储与处理技术教学分析

随着信息技术的进步和智能交通系统的发展,车联网已经成为现代交通领域的重要研究方向,车联网通过使车辆互相连接和与交通基础设施进行交流,实现车辆之间、车辆与道路、车辆与用户之间的智能化交互和信息共享。这些交互和共享产生了大量的数据,包括车辆传感器数据、驾驶员行为数据、交通状况数据等。并且车联网所涉及的数据通常是非结构化的,具有多种格式和类型,如文本、图像、音频、视频等。非结构化数据的特点是数据量庞大、格式多样、信息难以提取和处理。因此,在教学实践中如何让学生能够了解到高效存储、管理和处理这些非结构化数据的知识是对车联网研究中的一个重要问题。基于此,通过开展深入研究非结构化数据存储和处理的算法、模型和系统教学,可以提高学生对车联网数据的认识和分析能力,为今后智能交通系统的优化和改进提供支持。

多源异构环境下的车联网大数据混合属性特征检测方法

现有的车联网大数据特征检测方法忽略了数据属性权重,导致效率偏低,无法在车辆运行中提供高效服务。为此,提出了多源异构环境下的车联网大数据混合属性特征检测方法。该方法利用集成模型集成车联网多源异构数据,并对集成数据进行标准化和属性约简处理;同时,通过加权主成分分析法提取集成数据的属性特征,并利用聚类方法实现特征聚类,完成车联网大数据混合属性特征检测。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法在评价指标敏感性指数上取值更高,时间复杂度更低,能更高效地完成车联网大数据混合属性特征提取任务。

基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型

在车联网中,由于网络拓扑的动态变化,短时间内形成的数据较多,导致大数据加密效果不佳。针对这一问题,提出基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型。以车联网服务为基础,借助关联规则挖掘车联网大数据。充分考虑车联网环境复杂的情况,将关联规则与加密算法混合使用。采用安全协议数据单元封装源目标地址,达到数据传输保护的目的。通过DES密钥加密数据,获得明文信息。采用基于动态实用拜占庭容错共识机制,对恶意节点的攻击有很好的容错性,实现大数据安全加密传输。实验结果表明,该模型时延高于5 s的节点数量少,最高吞吐量为480 Kb/s,证明选出的簇头能够维持与簇内车辆之间通信的稳定性,也说明了数据加密传输效果较好。

基于车联网大数据的行驶工况构建

按照人、车、货、场四个要素,以某物流车为例对真实用户的应用场景进行了定义。基于真实用户的车辆进行CAN总线数据采集,对车联网大数据基于时间维度和里程维度进行车速分析,从行驶轨迹分析,确认采集车辆数据对应用场景的符合性。然后对片段进行分割,计算各片段速度加速度分布矩阵,基于车速分布修正城市、郊区和高速区间车速定义,并将计算分析后片段分别放到不同车速区间。基于主成分分析和加权二次准则完成对各区间片段评价值计算并排序。完成了用户行驶工况构建,并对用户行驶工况有效性进行验证。

基于车联网大数据的交通路况预测研究

为了提升交通路况预测精度,在车联网大数据环境下,利用Canopy算法优化模糊C均值聚类算法,打造一种路段车辆平均速度计算精度比较高的算法。根据道路管理规定,设定不同路况的车辆平均速度范围,根据算法计算结果预测当前路段的交通路况。应用测试结果显示,该算法能够较为准确计算路段的车辆平均速度,精度在98.40%以上,预测路段拥堵结果与实际情况相符。

基于车联网大数据的智能交通系统构建

目前,道路安全已经是交通系统中最重要的组成,面对车辆数量以及驾驶员数量与日俱增的今天,我们需要使用针对性的系统才能够解决数量增加带来的安全问题。车辆负担对道路交通造成压力的同时,也带来新的发展机遇。通过分析车联网大数据搭建智能交通系统,从层级分析各构成要素以及需要注意的功能,搭建出更具有应用价值的交通系统。文章从子系统、智能行车系统以及道路系统多个方面进行分析,找到应用于智能交通系统发展的方向以及发展趋势,以大数据技术为基础,解决车辆数量增加带来的问题,以及针对性的解决对策。

基于车联网数据的电动汽车用户驾驶行为画像应用研究

为了更好地洞察用户需求,研究电动汽车用户画像,构建了一个表达用户特征的用户模型,提出了一种基于车联网大数据用户画像模型。首先,分别从速度偏好、驾驶风格、时间偏好、熟练度四个维度进行分析和研究;其次,利用K-means聚类,分别输出速度偏好标签、驾驶风格标签、时间偏好标签、熟练度标签,构建并提取不同维度的特征变量;最后,进行了实例应用验证。实验结果表明,本文所采用的方法能有效描述用户画像。

基于Boost. Asio的智能车载终端数据采集系统

随着车联网与大数据技术的发展,车辆管理服务平台架构由传统的分散式、本地化,走向集中式、扁平化,平台端资源消耗越来越大,如何实现海量车载终端数据的高并发实时采集是一个亟待解决的问题。针对该问题,提出基于Boost.Asio网络通信库的解决方案。该方案以前后端分离的方式,将数据采集与数据解析分开实现,利用Boost.Asio的前摄器模式实现高并发的数据采集,利用Kafka消息队列提高系统可扩展性,并结合线程池及智能指针技术,对传统数据采集系统中数据量大、种类多带来的资源占用高问题进行了改进。实验结果表明,该系统在有大量连接的情况下,内存占用较少,连接稳定,数据无丢失,保证了数据采集的质量和可靠性。

基于卡车行驶数据的驾驶行为分析及评价模型研究

采集了重型卡车6万km的运行数据,提出了一种基于机理分析和数据特征融合的驾驶经济性和安全性的评价方法。首先对实际运行数据进行处理,通过控制变量选择6次外界环境相同的车辆驾驶过程,通过机理模型分析提取了3个与瞬时油耗密切关联的特征参数,将其聚类成3个油耗等级,然后建立了一个以瞬时油耗预测为主要目标的经济性评估模型,经过训练、测试后得到该模型的预测准确率达96.3%。从纵向控制角度分析,计算得出3个车辆驾驶安全性指标,对各个车辆的驾驶安全等级进行分类,利用多维度的层次分析法计算得出各自的权重,从而针对车辆驾驶行为进行安全性评价,最后对其所评价的模型结果进行案例验证。