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基于Hadoop大数据平台的行人交通流量预测方法及应用的开题报告
一、研究背景
近年来，城市公共安全和交通管理是各个城市的重点工作之一。其中，行人交通流量是城市公共安全和交通管理的重要指标之一，对于市政规划和交通路线的设计具有重要的作用。随着城市人口的增加和经济的发展，行人交通量也随之增加，因此准确预测行人交通流量成为了非常必要的工作。在大数据时代的背景下，利用大数据技术对行人交通流量进行预测已经成为了一种新的技术手段。
二、研究目的和意义
本研究旨在基于Hadoop大数据平台开发行人交通流量预测模型，以解决传统交通流量预测方法存在的精度不高，无法准确预测城市行人交通量的问题。Hadoop是目前应用最为广泛的大数据处理平台之一，其具有分布式处理、海量数据存储和高性能计算等特点，可以有效地处理大量数据，并为城市交通管理工作提供更加精准和可靠的数据支持。
三、研究内容和方法
本研究将基于Hadoop大数据平台，采用数据挖掘和机器学习算法对城市行人交通流量进行预测。首先，通过采集城市交通监控摄像头的视频数据和区域的人口数据，获取相关的交通流量信息。然后，通过数据清洗和数据预处理，对数据进行初步的分析和处理，并对数据进行特征提取。接着，采用机器学习算法建立行人交通流量预测模型，比如深度神经网络和支持向量机等。最后，采用实验验证方法对预测模型进行测试和评估，评估其预测准确性和实用性，以验证模型的可行性和有效性。
四、预期成果
本研究预计能够基于Hadoop大数据平台开发出一种较为可靠和准确的行人交通流量预测模型，并能够为城市公共安全和交通管理提供更加精准和可靠的数据支持。同时，本研究的结果将为未来相关的研究提供一定的参考和借鉴，并推动大数据技术在城市交通管理领域的应用和发展。