[参赛项目] Public Transportation Go: Flink+Pravega预测公共交通客流

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项目简述

本项目通过使用Flink的AI-Flow训练存储在Pravega上的公共交通刷卡记录，并根据实时的数据提供预测结果。

背景

公交交通是解决超大城市道路拥堵的有效手段，然而当前的公共交通资源利用率低、大客流下的运营调度迟钝等问题依然困扰着众多城市。通过大量数据的实时精准客流预测，可以有效地缓解问题并提升城市公共交通的系统规划和运营管理。大量的数据和实时的预测都依赖于可靠高效的分布式计算平台和存储引擎。

目标

实时预测公共交通客流。

实施方案

使用平台：

• Flink和AI-Flow作为训练和预测平台
• Pravega作为历史数据和实时数据输入源
• 可视化平台展现预测结果

数据流：

1. AI-Flow读取存储在Pravega中的历史数据训练模型
2. *根据实时数据同步更新模型
3. 根据实时数据或自定义数据提供预测结果
4. 可视化平台展示

工作模块：

• 数据预处理
• 搭建本地模型
• 模型接入AI-Flow
• 可视化

成员介绍

阿里云天池昵称：thekingofcity 游客2fkiscj2lm66y tc-687306 tc-784819 crazy_zhou

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可视化参考图，来源网络