易修文
- 作品数：3 被引量：22H指数：3
- 供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于经验分布的打车概率和等待时间预测被引量：5
- 2015年
- 提出了一种预测乘客在指定位置和指定时间预测打车概率和等待时间的方法。设计了一种将地图离散化,使用特征点修复GPS轨迹的解决方案,且适用于大数据问题;在修复的GPS数据基础上提出了基于经验分布在等待特征点和时间点的打车概率和等待时间模型;并基于该模型预测用户指定位置和指定时间的打车概率。另外给出了基于该模型的增量学习的方法。大规模GPS轨迹数据使用Hadoop平台实现了管理和分析计算,证明了该方案的可行性;预测结果在仿真实验中取得了良好的效果,证明了模型具有较高的准确性,同时可以期望准确性随着数据量的增大而提升;另外该模型得到的特征点和特征时间概率和等待时间的参考表并不会随着GPS轨迹数据的增大而增大,证明了模型有良好的可扩展性。
- 王诏远李天瑞程尧王跃易修文
- 关键词：HADOOP
- 不同MapReduce运行系统的性能测试与分析被引量：3
- 2015年
- 随着云计算技术的发展,许多MapReduce运行系统被开发出来,如Hadoop、Phoenix和Twister等。直观上,Hadoop具有很强的可扩展性、稳定性,适合处理大规模离线应用;Phoenix具有运行速度快等优点,适合处理数据密集型任务;Twister是轻量级的迭代系统,非常适合迭代式的应用。不同的应用在不同的MapReduce运行系统中有着不同的性能。通过测试不同应用在这些运行系统上的性能,给出了实验比较和性能分析,从而为大数据处理时选择合适的并行编程模型提供依据。
- 易修文李天瑞张钧波滕飞
- 关键词：云计算MAPREDUCEHADOOPPHOENIXTWISTER
- 基于MapReduce的蚁群优化算法实现方法被引量：14
- 2014年
- 探讨了蚁群算法的几种并行方式与适用场景以及结合云计算编程框架MapReduce的可行性,并将局部搜索类蚁群优化算法抽象为几个组件,分别与MapReduce框架的几个接口对应实现,从而为该类蚁群优化算法在MapReduce框架下实现并行化提供了一种灵活、扩展性好的解决方案。最后通过旅行商问题的仿真实验验证了所提方法的有效性。
- 王诏远李天瑞易修文
- 关键词：蚁群优化算法MAPREDUCEHADOOP旅行商问题
