基于Hadoop平臺(tái)及LSTM模型的城市交通出行數(shù)據(jù)挖掘

葉奕，黃檢寶，唐斌斌，肖波雄，賀紫月

（1.南華大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，衡陽(yáng)421000；2.南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理與法學(xué)學(xué)院，衡陽(yáng)421000）

0 引言

自21世紀(jì)起，在中國(guó)智慧城市建設(shè)持續(xù)推進(jìn)、城鎮(zhèn)化速度不斷加快等條件的推動(dòng)下，國(guó)內(nèi)的城市交通系統(tǒng)行業(yè)以及透過城市交通帶動(dòng)的其他產(chǎn)業(yè)逐漸從前期走向快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段?？萍籍a(chǎn)業(yè)鏈及信息產(chǎn)業(yè)鏈在帶動(dòng)了城市GDP高速增長(zhǎng)的同時(shí)，也相應(yīng)地為城市的交通監(jiān)管帶來了一系列應(yīng)戰(zhàn)。如何更加合理地調(diào)控和配置交通資源呢？如何優(yōu)化一個(gè)城市的交通部署，在規(guī)劃資源有限的情況下最大程度地減少人力和物力的投入，減少交通運(yùn)輸?shù)木S護(hù)成本呢？如何減少能源消耗與廢氣廢物排放，打好綠色生態(tài)發(fā)展的“城市攻堅(jiān)戰(zhàn)”呢？

基于上述考慮，越來越多的城市依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)等新興科技技術(shù)手段，開發(fā)建設(shè)城市交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，挖掘交通數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值，分析問題所在來管理和規(guī)劃城市交通。針對(duì)本文，我們需要做的是通過挖掘分析城市一天的人流交通出行數(shù)據(jù)，復(fù)現(xiàn)城市一天的交通規(guī)劃管理。

我們以遼寧省沈陽(yáng)市為例，通過對(duì)沈陽(yáng)市各縣（市）、區(qū)一天的人群軌跡移動(dòng)數(shù)據(jù)，分析其每個(gè)區(qū)域的人群密度變化，人群的出行方式變化，得到人群的駐留分析。除此之外，基于挖掘分析的交通數(shù)據(jù)，進(jìn)一步進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，通過預(yù)測(cè)人群密度，得出人群對(duì)出行方式的傾向性。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理之前，我們需要安裝使用Ha?doop平臺(tái)的Linux操作系統(tǒng)、搭建Hadoop平臺(tái)偽分布式集群模式及處理好相應(yīng)的配置文件。本文使用的Linux系統(tǒng)版本為Ubuntu 18.04，Hadoop版本為2.7.1。

1.1 HDFS文件操作

預(yù)處理的數(shù)據(jù)需要以文件的模式先上傳至Hadoop分布式文件系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱HDFS），通過輸出控制臺(tái)指令，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)行增添、刪減、修正和下載的操作。指令代碼如下所示：

hdfs dfs-mkdir/myTask

hdfs dfs-put/mydata/test.txt/myTask/input

hdfs dfs-rmr/myTask/wordcount.txt

hdfs dfs-get/myTask/input/wordcount.txt/test

1.2 數(shù)據(jù)清洗

從HDFS讀取的數(shù)據(jù)中，存在一些噪點(diǎn)干擾，也就是常說的“臟數(shù)據(jù)”。我們需要根據(jù)自定義的清洗規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選清理。對(duì)于數(shù)據(jù)項(xiàng)中存在的特殊字符，例如‘#’、‘*’、‘^’，對(duì)此條數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除操作。對(duì)于信息殘缺的一整條數(shù)據(jù)，也需要?jiǎng)h除。

圖1 部分噪點(diǎn)數(shù)據(jù)展示

1.3 時(shí)間戳處理

當(dāng)原始數(shù)據(jù)中存在時(shí)間數(shù)據(jù)（如20190603000000）時(shí)，需要將時(shí)間轉(zhuǎn)換為易讀的格式（如2019-06-03 00：00：00）。這里可以借助java.util.Data包進(jìn)行時(shí)間轉(zhuǎn)換，具體代碼如下所示：

1.4 部分?jǐn)?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

當(dāng)原始數(shù)據(jù)中存在具體的空間定位信息時(shí)，我們需要進(jìn)行合并操作。例如需要將緯度和經(jīng)度合并成坐標(biāo)表示，將定位基站的唯一標(biāo)識(shí)id和基站信息碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)等。可采取數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言進(jìn)行簡(jiǎn)單的表連接操作，關(guān)聯(lián)效果如圖2所示。

圖2 部分?jǐn)?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)效果展示

2 并行詞頻化統(tǒng)計(jì)批處理

通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，原始數(shù)據(jù)中存在的噪點(diǎn)和無(wú)價(jià)值的數(shù)據(jù)已經(jīng)被取代，但此時(shí)的數(shù)據(jù)僅僅代表了一個(gè)人在某一個(gè)時(shí)刻駐留的定位信息和其選擇的何種出行方式。我們需要將冗余的數(shù)據(jù)信息通過唯一標(biāo)識(shí)id進(jìn)行歸類操作（標(biāo)簽化），即將同一個(gè)人在一天當(dāng)中所有時(shí)刻的定位信息進(jìn)行合并，得到此人當(dāng)天出行的數(shù)據(jù)集合。

2.1 MapReduce并行詞頻框架

MapReduce框架技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)采取分而治之的思維，通過構(gòu)建抽象模型函數(shù)（Map映射和Reduce歸類），并行自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)。

圖3 MapReduce并行詞頻執(zhí)行流程

2.2 具體過程

（1）重寫Hadoop框架函數(shù)類。readFields類和write類可以將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的自定義類通過定義的變量名在集群模式上讀寫。這里的變量名包括id、時(shí)間、經(jīng)緯度和出行方式標(biāo)簽值等，代碼如下所示：

（2）key值排序和組合。通過對(duì)key值進(jìn)行排序和再次組合達(dá)到二次排序的效果。第一次排序，繼承Writ?ableComparator類，重寫compare方法將key值按照自定義類的id進(jìn)行升序排序。第二次排序，在key值有序的情況，將id相同的數(shù)據(jù)合并，并按時(shí)間進(jìn)行升序排序。

（3）Map階段。Map讀入HDFS文件每一行內(nèi)容，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，創(chuàng)建自定義類為key鍵，在二次排序中，主要是對(duì)key進(jìn)行排序與組合處理，所以可將鍵值對(duì)中的value設(shè)置為null。

（4）Reduce階段。接受處理過的鍵值對(duì)，遍歷集合列表獲取key鍵排序結(jié)果，然后自定義輸出格式后輸出到HDFS中。

（5）結(jié)果分析。通過圖4展示，的確實(shí)現(xiàn)了二次排序的效果，將id歸類，并且對(duì)每個(gè)人的經(jīng)緯度按照時(shí)間順序進(jìn)行了排序，利用此結(jié)果可以進(jìn)一步得出個(gè)人的交通出行軌跡。

圖4 處理效果展示

3 LSTM預(yù)測(cè)分析

3.1 模型簡(jiǎn)介

長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long Short Term Memory，LSTM）是一種循環(huán)時(shí)間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)的目的是為了處理在傳統(tǒng)RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在的神經(jīng)單元依賴問題，可以在一定程度上解決RNN的梯度爆炸或梯度消失等問題。LSTM適宜應(yīng)用于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中間隔和延遲比較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

3.2 模型闡述

（1）符號(hào)說明

表1 符號(hào)含義

（2）模型結(jié)構(gòu)

圖5 LSTM模型結(jié)構(gòu)

模型計(jì)算過程為：在上一個(gè)時(shí)刻的外部狀態(tài)ht-1和當(dāng)前時(shí)刻輸入xt的基礎(chǔ)上，計(jì)算it，ft，ot和c?t，根據(jù)遺忘門ft和輸入門it來更新記憶單元ct，再根據(jù)輸出門ot，將內(nèi)部狀態(tài)的信息傳遞給外部狀態(tài)ht。

3.3 模型建立

模型首先添加兩層的LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中每一層有128個(gè)記憶單元，通過對(duì)每一層dropout隨機(jī)失活來抑制過擬合，由于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)呈線性分布，最終的全連接輸出層激活函數(shù)設(shè)為sigmoid函數(shù)，用均方差衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差距，并通過adam優(yōu)化器來更新梯度。具體結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 模型具體結(jié)構(gòu)圖

3.4 模型求解和訓(xùn)練

（1）求解思路

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)某種出行方式（地鐵和公交）的人流預(yù)測(cè)，得出人群對(duì)出行方式的傾向性，我們需要對(duì)單一出行方式的人流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。以每個(gè)車站為原點(diǎn)，百米為半徑，對(duì)每個(gè)車站附近的流動(dòng)人口計(jì)數(shù)，基于車站面積的一致性，可以用人流數(shù)量來代替人群密度；再對(duì)每個(gè)時(shí)刻每種出行方式的人群數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，出于對(duì)數(shù)據(jù)的正則化效率的考慮，我們以分鐘為基本單位統(tǒng)計(jì)。

（2）正則化和歸一化

歸一化就是將大范圍的離散數(shù)據(jù)，放縮到某個(gè)單位區(qū)間內(nèi)，這樣能加快模型的收斂速度。而正則化是采取一系列的措施限制，來避免模型過擬合，以提高模型的泛化能力。

首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，將數(shù)據(jù)標(biāo)本縮小到0和1之間，這里用到的歸一化公式為：

然后對(duì)歸一化的數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化，優(yōu)化問題可以寫為：

其中L為損失函數(shù)，N為訓(xùn)練樣本，f為待學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，θ為其參數(shù)，lp為范數(shù)函數(shù)，λ為正則化系數(shù)。

（3）訓(xùn)練過程

將滑動(dòng)區(qū)間設(shè)置為15分鐘，以前15分鐘的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)后1分鐘的走向，對(duì)數(shù)據(jù)集拆分為輸入數(shù)據(jù)和label標(biāo)簽值數(shù)據(jù)，由于只有一天的數(shù)據(jù)集，將訓(xùn)練集和測(cè)試集的劃分比例設(shè)置為9:1，迭代次數(shù)為30次較適宜。

圖7 部分訓(xùn)練過程

3.5 結(jié)果分析

通過比較公交和地鐵兩種出行方式的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值，可以直觀地發(fā)現(xiàn)模型訓(xùn)練效果較好，但由于訓(xùn)練樣本有限，模型過擬合的幾率也就不可估量，泛化能力也有待提高。在人群密度波動(dòng)比較大的情況下，該模型還是能夠達(dá)到較好的監(jiān)控交通人流變化的效果。

4 Echarts可視化數(shù)據(jù)

Echarts作為當(dāng)前被開發(fā)者極力推崇的前端框架，它提供了豐富的可高度自制、性能優(yōu)異、交互體驗(yàn)良好的數(shù)據(jù)可視化組件及模板。我們?cè)谇懊嫣幚淼母鞣N數(shù)據(jù)需要通過類似于Echarts一類的數(shù)據(jù)可視化框架展示在前端網(wǎng)頁(yè)中。依托Echarts中的折線圖、扇形圖、柱狀圖、城市地圖等響應(yīng)式交互組件，配以JavaScript語(yǔ)言編寫代碼完成異步加載數(shù)據(jù)和地圖的series視覺映射，我們的城市交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)沈陽(yáng)市地圖輪廓的復(fù)現(xiàn)、各縣（市）區(qū)實(shí)時(shí)流量比對(duì)和人群選擇出行方式的統(tǒng)計(jì)等功能。

圖8 地鐵預(yù)測(cè)結(jié)果圖

圖9 公交預(yù)測(cè)結(jié)果圖

圖10 系統(tǒng)主界面展示

5 結(jié)語(yǔ)

基于Hadoop平臺(tái)并行詞頻化技術(shù)，我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)交通數(shù)據(jù)的批處理，將無(wú)用的數(shù)據(jù)剔除，把有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步挖掘歸類。通過深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的LSTM模型，我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)選擇不同出行方式的人群密度預(yù)測(cè)，根據(jù)結(jié)果展示，在絕大多數(shù)時(shí)刻，人群傾向于選擇公交的基數(shù)比傾向于選擇地鐵的多，并且預(yù)測(cè)效果良好，與真實(shí)情況大體一致。針對(duì)挖掘分析的數(shù)據(jù)，之所以能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后潛在的價(jià)值，離不開直觀的可視化數(shù)據(jù)展示。我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)處理、挖掘和分析的同時(shí)，同樣要兼顧系統(tǒng)開發(fā)的架構(gòu)，在開發(fā)前端界面時(shí)，要考慮圖表、視圖制作所引用數(shù)據(jù)的規(guī)范性、合理性和可行性，如此才能更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。在系統(tǒng)展示中，和平區(qū)、鐵西區(qū)和沈河區(qū)人群流量的波動(dòng)最大，這一點(diǎn)可以從實(shí)現(xiàn)24小時(shí)實(shí)時(shí)輪播的人群密度比對(duì)的扇形圖表中發(fā)掘，于是我們重點(diǎn)提取了人群密度最大的和平區(qū)進(jìn)行更加細(xì)致的監(jiān)控，以達(dá)到交通資源進(jìn)一步合理分配的效果。