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基于分布感知的近似查询处理技术

基于分布感知的近似查询处理技术

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作者：吴涵华东师范大学

学位级别：硕士

在大数据时代,随着数据量的迅猛增长和数据驱动型决策的应用,大规模分析查询变得越来越重要,但在海量数据上计算精确的查询结果代价非常昂贵。近似查询处理(Approximate Query Processing,简称AQP)是一种为SQL查询快速提供近似回答的技... 详细信息

在大数据时代,随着数据量的迅猛增长和数据驱动型决策的应用,大规模分析查询变得越来越重要,但在海量数据上计算精确的查询结果代价非常昂贵。近似查询处理(Approximate Query Processing,简称AQP)是一种为SQL查询快速提供近似回答的技术,它通过降低精确度以换取更快的响应速度。在基于在线采样的AQP技术中,蓄水池和Bernoulli等随机采样方法被广泛应用,但它们通常适用于分布均匀的数据集,而在偏态数据上的表现性能很差。因此,本文为聚合查询提出一种可感知数据分布的在线采样近似框架,结合离线存储的分布统计信息自适应地调用不同采样方法为查询列集生成样本,从而更高效、更准确地回答聚合查询。进一步考虑到传统AQP技术仍然存在许多不足,例如在线AQP技术的查询响应时间较长,离线AQP技术的近似误差较大且占用大量内存空间,本文试图从机器学习角度出发,为范围(Range)查询提出可感知聚合列分布的采样优化方法,并在所获得的样本上训练机器学习模型用于快速回答范围查询和提供误差保证。本文的主要工作和贡献可总结如下:·面向聚合查询,提出基于查询列集分布感知的在线采样AQP技术针对传统采样方法在处理偏态数据集上的聚合查询时性能较差的问题,本文提出可感知查询列集数据分布的在线采样近似框架(Aggregation Queries Approxima-tion,AQapprox)。该框架预先构建离线Map来记录用户感兴趣的属性列集在每个数据分段上的统计信息,并存储对应的非参数统计检验结果;在回答查询时,便根据目标查询列集的分布特征自适应地调用不同采样方法,对每个分段设置不同的采样概率,从而为查询准备质量较好的样本。在真实与合成数据集上的实验结果显示,AQapprox相比于现在最优的近似框架,在聚合查询上的响应速度可提高5.9至64倍,且近似准确度更高。·面向范围查询,提出基于聚合列分布感知的模型驱动AQP技术针对传统AQP技术在近似准确度与查询响应时间等方面的不足,一些应用机器学习方法的AQP技术无法提供误差保证等问题,本文为范围查询提出一个模型驱动的近似处理框架(Range Queries Approximation,RQapprox)。结合对查询工作负载的分析,提出可感知聚合列分布的采样优化方法,在优化样本上训练密度估计器和回归模型用于快速回答查询,并基于分位数回归为近似结果提供预测区间。当底层数据集更新时,设计Dtatistic实时监测聚合列数据分布的变化,以便判断是否需要更新模型。在数据库基准测试标准与真实数据集上的实验结果显示,RQapprox相比于现有最优方法的近似准确度更高,且相比Verdict DB的平均加速可达13.80倍。

关键词：大数据近似查询处理感知分布在线采样机器学习模型 D_statistic

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基于Paramics仿真平台的交通诱导策略评估研究

基于Paramics仿真平台的交通诱导策略评估研究

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作者：杨倩北京交通大学

学位级别：硕士

摘要：随着城市交通问题的日益突出,动态交通诱导系统作为智能交通系统的重要组成部分,日渐成为目前解决城市交通问题的重要手段。通过交通诱导引导出行者的路径选择行为可以发挥道路交通基础设施的最大效能,对均衡路网交通流、减少延... 详细信息

摘要：随着城市交通问题的日益突出,动态交通诱导系统作为智能交通系统的重要组成部分,日渐成为目前解决城市交通问题的重要手段。通过交通诱导引导出行者的路径选择行为可以发挥道路交通基础设施的最大效能,对均衡路网交通流、减少延误、提高交通系统的运行效率具有重要意义。在众多理论研究层面的诱导策略中,采用何种诱导策略更适合现实的交通环境值得关注,而通过微观交通仿真模型对诱导策略进行验证评估,可以将理论研究向实践推进,具有一定的现实意义。本文利用Paramics微观仿真平台对多种动态诱导策略进行仿真实现并评估分析,以期实现理论研究向实际应用的过渡。本文的主要工作有：(1)对各种微观仿真模型进行对比,结果表明Paramics微观仿真软件能较好的实现动态交通诱导功能,在此基础上详细研究了Paramics软件中各模块的主要功能及其高级程序接口API。(2)重点研究了动态诱导策略在Paramics微观仿真平台上的实现方法,建立了两条路径的简单路网模型,设置合理的参数并加载车流,在C++语言环境中利用Paramics丰富的API函数编写诱导策略插件实现诱导策略。(3)在不同交通需求场景下利用Paramics仿真实现了三种经典反馈型诱导控制策略,即Bang-bang、P和PI控制。从系统和用户两种角度考虑,选择了平均旅行时间和路径旅行时间偏差作为评价指标,对输出数据进行处理分析后比较了三种反馈策略的诱导效果,得出P诱导策略的效果最好,P1次之,而Bang-bang最差。(4)提出了离散化色彩类VMS诱导策略,出行者由诱导信息的被动执行者变为主动决策者,根据对图形式VMS诱导信息进行速度感知(服从均匀分布和三角分布)做出路径选择决策。通过Logit离散选择模型,实现了两种感知分布对应的诱导策略的Paramics仿真,以平均旅行时间和路径旅行时间偏差作为评价指标,得出交通需求、诱导周期、参数对两种感知分布对应的诱导策略均有不同影响。

关键词：动态诱导策略 Paramics VMS 感知分布评估分析

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