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  • 小项目:芜湖市道路交通流量可视化模拟系统
  • 基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究
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  • 一:难点分析 1. 大规模并发数据采集 吞吐量 数据流 实时性 2.数据的存储与提取 效率 实时性 内存存储 3.精准的模型预测 模型建立 模型存储 预测 二:数据采集技术 1.具备特点: ......

    一:难点分析

    1. 大规模并发数据采集

          吞吐量   数据流   实时性

    2.数据的存储与提取

          效率    实时性  内存存储

    3.精准的模型预测

        模型建立  模型存储    预测

     

    二:数据采集技术

        1.具备特点:

    2.常见技术kafka、flume、

       

     

     

    3.kafka技术详解

     

    4.运行kafka

    4.storm

     

    5.常见算法

     1.ALS推荐算法

     2.聚类算法

     3.决策树算法

      4.SVM支持向量机

      5.人工神经网络

     6.Logistic回归

     

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  • 我们考虑一些时间序列,例如道路上的交通流量, > plot(T,X,type="l") > reg=lm(X~T) > abline(reg,col="red") 如果存在趋势,我们应该将其删除,然后处理残差 > Y=residuals(reg) > acf(Y...

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=20434

    原文出处:拓端数据部落公众号

     

     

    本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ,例如道路上的交通流量,

    
    > plot(T,X,type="l")
    > reg=lm(X~T)
    > abline(reg,col="red")

     

    如果存在趋势,我们应该将其删除,然后处理残差 

    > Y=residuals(reg)
    > acf(Y,lag=36,lwd=3)

    我们可以看到这里有一些季节性。第一个策略可能是假设存在季节性单位根,因此我们考虑 ,我们尝试找到ARMA模型。考虑时间序列的自相关函数,

    > Z=diff(Y,12)
    > acf(Z,lag=36,lwd=3)

     

    或偏自相关函数

     

    第一个图可能建议MA(1),而第二个图可能建议AR(1)时间序列。我们都尝试。

    
    arima
    Coefficients:
              ma1  intercept
          -0.2367  -583.7761
    s.e.   0.0916   254.8805
    
    sigma^2 estimated as 8071255:  log likelihood = -684.1,  aic = 1374.2
    

    可以认为是白噪声(如果您不确定,请尝试 Box-Pierce或Ljung-Box 测试)。

    
    arima
    Coefficients:
              ar1  intercept
          -0.3214  -583.0943
    s.e.   0.1112   248.8735
    
    sigma^2 estimated as 7842043:  log likelihood = -683.07,  aic = 1372.15
    

    也可以视为白噪声。到目前为止,我们有

    对于一些白噪声 。这表明以下的SARIMA结构 

    
    arima
    Coefficients:
              ar1
          -0.2715
    s.e.   0.1130
    
    sigma^2 estimated as 8412999:  log likelihood = -685.62,  aic = 1375.25

    现在,如果我们认为我们没有季节性单位根,而在AR结构中只是一个大的自回归系数。让我们尝试类似

    自然而然的猜测是该系数应该(可能)接近于1。让我们尝试一下

    
    arima
    Coefficients:
              ar1    sar1  intercept
          -0.1629  0.9741  -684.9455
    s.e.   0.1170  0.0115  3064.4040
    
    sigma^2 estimated as 8406080:  log likelihood = -816.11,  aic = 1640.21

    这与我们先前(以某种方式)获得的结果具有可比性,因此我们可以假设该模型是一个有趣的模型。我们将进一步讨论:第一个系数可能是不重要的。

    这两个模型有什么区别?

    从(非常)长期的角度来看,模型是完全不同的:一个模型是平稳的,因此预测将趋向于平均值,而另一个模型则是按季节的,因此置信区间将增加。我们得到

    > pre(model2,600,b=60000)

     

    对于平稳的

    > prev(model3,600,b=60000)

     

    但是,使用这些模型进行的预测仅适用于短期范围。在这种情况下,这里的预测几乎相同,

    > pre(model2,36,b=60000)

     

    > pre(model3,36,b=60000)

     

    现在,如果我们回到第二个模型,自回归系数可能被认为是不重要的。如果我们将其删除怎么样?

    
    Call:
    seasonal = list(order = c(1, 0, 0)
    Coefficients:
            sar1  intercept
          0.9662  -696.5661
    s.e.  0.0134  3182.3017
    
    sigma^2 estimated as 8918630:  log likelihood = -817.03,  aic = 1640.07

    如果我们看一下(短期)预测,我们得到

    > pre(model,36,b=32000)

     

    有什么区别吗?如果我们看一下预测结果数字,我们会得到

    数字不同,但差异不大(请注意置信区间的大小)。这可以解释为什么在R中,当我们在自回归过程时 ,得到一个模型要估计的参数https://latex.codecogs.com/gif.latex?p,即使其中不重要,我们通常也会保留它们来预测。


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       道路交通实时流量监控预测系统
          项目背景: 出行路线规划、交通部门对道路的规划与建设
          涉及那些步骤: 并发采集数据(kafka)、实时数据处理(spark)、高效内存存储(redis)、建模实时预测(MLlib)、页面展示 
          具体的业务需求:代码编程中提取吧(基本就是走一遍全部流程而已,没什么特定的业务需求)
                                    ------主要就是预测某段时间某路段堵不堵的业务问题!
              四个步骤:1.数据产生(模拟往kafka中写数据)、
                        2.数据实时收集处理并存入redis、
                        3.特征数据提取及模型建立(一脸萌?)
                               //读取数据(redis中)
                               //逻辑处理(滤波处理、构建特征因子)
                               //构建训练数据(根据特征因子)
                               //配置spark运行环境
                               //训练model(逻辑回归)
                               //测试
                               //获取评估值
                        4.模型预测 《spark MLlib,先涨姿势,有需要再深入研究》
                               //模拟卡口数据,时间和卡口
                               //读数据
                               //数据准备
                               //配置spark
                               //加载模型(读取之前构建保存的model)
                               //预测
                               //结果保存
           
           
          cdh集成redis?  ----》 集群中单独配置redis集群,然后配置zookeeper(搜spark整合redis?)
          maven的pom.xml要添加redis的配置
          <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.1.0</version>
          </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.3.2</version>
        </dependency>


          spark MLlib好像不需要配置?   -----  hadoop mahout的就需要配置
          <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-mllib_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
         </dependency>
     
     

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    课程大纲:
    需求分析
    1、项目背景
    2、总体业务要求
    3、难点分析

    数据收集
    1、数据采集阶段技术对比
    2、项目中数据采集技术Kafka
    3、Kafka安装及基本操作
    4、Kafka的API操作及项目中应用

    数据流处理
    1、数据实时处理阶段技术拓展Storm
    2、Spark Streaming实用项目解决方案
    3、Spark Streaming项目中性能调优

    数据快速存取
    1、项目存储工具Redis
    2、Redis部署、基本操作及项目中使用

    模型建立
    1、项目机器学习算法库Mllib
    2、Mllib基本数据格式
    3、项目中实际模型选择

    整体解决方案设计
    1、产品功能的简单介绍
    2、架构设计
    3、技术选型
    4、部署方案
    5、模块设计划分

    部署及代码实现
    1、测试环境介绍
    2、分析模块实现1--数据产生
    3、分析模块实现2--数据实时收集处理模块
    4、分析模块实现3--特征数据提取及模型预测
    5、分析模块实现4--模型预测
    6、项目调优

    下载地址:http://www.itsource.com.cn/thread-3032-1-1.html

    转载于:https://my.oschina.net/u/3700386/blog/1589841

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空空如也

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