基于高性能集群机器学习的交通大数据系统

在国家“互联网+”战略指引下，大数据分析平台在整个交通运输行业具有广阔的发展空间。而现有的交通数据平台，大部分只实现了数据的可视化，功能上，未能实现对数据的精准预测，未能挖掘出事故数据与流量数据、天气数据背后的关联性；性能上，则存在计算缓慢、可扩展性差的问题。该项目正是解决了政府、行业的痛点，实现交通数据的可视化、预测、关联性分析，以高性能计算、机器学习算法高效辅助决策。

基于品高云的高性能计算平台，我们运用Hadoop分布式计算集群实现数据的高速处理，运用Matlab高性能计算集群实现分布式RF模型进行流量、事故数据的预测及关联性分析，通过ajax技术实现平台对跨域集群的快速访问和良好扩展性。