2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——基于數(shù)據(jù)計(jì)算的智能交通系統(tǒng)研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.在大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop中，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)的組件是（）。A.MapReduceB.HiveC.HDFSD.YARN2.下列哪種技術(shù)通常不用于處理智能交通系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)？（）A.流處理（StreamProcessing）B.機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DataWarehouse）D.時(shí)間序列分析（TimeSeriesAnalysis）3.如果智能交通系統(tǒng)需要分析過(guò)去一個(gè)月內(nèi)特定路段的每小時(shí)平均車(chē)流量，最適合使用的數(shù)據(jù)模型是（）。A.聚類(lèi)分析（Clustering）B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（AssociationRuleMining）C.回歸分析（RegressionAnalysis）D.分類(lèi)算法（Classification）4.車(chē)聯(lián)網(wǎng)（V2X）系統(tǒng)中，車(chē)輛與路邊單元（RSU）進(jìn)行通信，收集到的交通數(shù)據(jù)首先需要進(jìn)行清洗，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)？（）A.處理缺失值B.檢測(cè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)C.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換D.特征選擇5.在設(shè)計(jì)一個(gè)用于預(yù)測(cè)未來(lái)5分鐘內(nèi)某路口擁堵?tīng)顟B(tài)的智能交通系統(tǒng)模塊時(shí)，最可能需要使用的算法是（）。A.聚類(lèi)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法D.決策樹(shù)分類(lèi)算法6.用于存儲(chǔ)大規(guī)模、非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，在智能交通系統(tǒng)中常用于存儲(chǔ)（）。A.交通信號(hào)燈狀態(tài)B.車(chē)輛GPS軌跡C.路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)D.交通規(guī)則條文7.云計(jì)算平臺(tái)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在（）。A.提供邊緣計(jì)算能力B.實(shí)現(xiàn)車(chē)輛與車(chē)輛直接通信C.提供彈性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算資源D.保障交通數(shù)據(jù)的絕對(duì)安全8.數(shù)據(jù)可視化在智能交通系統(tǒng)中的作用不包括（）。A.直觀展示實(shí)時(shí)交通流量分布B.幫助規(guī)劃者在地圖上標(biāo)定事故點(diǎn)C.自動(dòng)優(yōu)化交通信號(hào)配時(shí)方案D.分析歷史交通數(shù)據(jù)模式9.對(duì)于智能停車(chē)系統(tǒng)，從無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)送的GPS位置信息到云端服務(wù)器進(jìn)行匹配，這個(gè)過(guò)程主要涉及（）。A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)傳輸C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.數(shù)據(jù)匹配與計(jì)算10.在評(píng)價(jià)一個(gè)用于識(shí)別交通擁堵事件的算法性能時(shí)，通常使用的指標(biāo)不包括（）。A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）D.數(shù)據(jù)吞吐量（Throughput）二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在題后的橫線(xiàn)上）1.大數(shù)據(jù)處理的四個(gè)V特性通常指：_Vast_（海量）、_Variety_（多樣性）、_Velocity_（高速）和_Veracity_（真實(shí)性）。2.在Spark中，用于在分布式環(huán)境中存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的抽象是_RDD_（彈性分布式數(shù)據(jù)集）。3.利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)交通擁堵時(shí)，常見(jiàn)的特征可能包括當(dāng)前時(shí)間、天氣狀況、_DayOfWeek_（星期幾）、_PreviousHourFlow_（上一小時(shí)流量）等。4.車(chē)聯(lián)網(wǎng)（V2X）通信中的“V”可以代表_Vehicle_（車(chē)輛）、_V2I_（車(chē)-路）、_V2P_（車(chē)-行人）等多種含義。5.數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)通常包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、_AnomalyDetection_（異常檢測(cè)）等。6.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的_YARN_（資源管理器）負(fù)責(zé)集群資源的調(diào)度和管理。7.對(duì)于需要快速響應(yīng)用戶(hù)查詢(xún)的實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)，通常會(huì)采用_In-Memory_（內(nèi)存計(jì)算）數(shù)據(jù)庫(kù)或流處理技術(shù)。8.交通數(shù)據(jù)可視化常用的圖表類(lèi)型有熱力圖、_LineChart_（折線(xiàn)圖）、_BarChart_（柱狀圖）等。9.將交通流量預(yù)測(cè)模型部署到邊緣計(jì)算設(shè)備上，可以減少延遲，提高_(dá)Privacy_（隱私）性。10.評(píng)價(jià)一個(gè)交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的性能時(shí)，需要考慮_Scalability_（可擴(kuò)展性）、_Reliability_（可靠性）和_Usability_（可用性）等多個(gè)維度。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述在智能交通系統(tǒng)中，對(duì)采集到的原始交通數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗的主要步驟。2.比較時(shí)間序列分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用場(chǎng)景和主要區(qū)別。3.闡述邊緣計(jì)算在智能交通系統(tǒng)中的潛在優(yōu)勢(shì)。四、計(jì)算題（每題10分，共20分）1.假設(shè)你正在使用線(xiàn)性回歸模型預(yù)測(cè)某路段的實(shí)時(shí)車(chē)流量（單位：輛/小時(shí)），得到模型方程為：流量=500+20*時(shí)間（小時(shí)）。請(qǐng)計(jì)算在上午8點(diǎn)（時(shí)間=8）和下午5點(diǎn)（時(shí)間=17）時(shí)，模型的預(yù)測(cè)車(chē)流量分別是多少？2.在一個(gè)智能交通系統(tǒng)的異常事件檢測(cè)模塊中，使用邏輯回歸模型判斷是否存在交通擁堵。模型輸出一個(gè)概率值P，當(dāng)P>0.7時(shí)判定為擁堵。已知某時(shí)刻模型輸出P=0.65。請(qǐng)解釋這個(gè)結(jié)果的含義，并說(shuō)明系統(tǒng)應(yīng)如何響應(yīng)（簡(jiǎn)述）。五、綜合分析題（每題25分，共50分）1.假設(shè)你需要為一個(gè)中等城市的市中心區(qū)域設(shè)計(jì)一個(gè)基于數(shù)據(jù)計(jì)算的智能交通信號(hào)優(yōu)化系統(tǒng)。請(qǐng)簡(jiǎn)述該系統(tǒng)需要采集哪些關(guān)鍵數(shù)據(jù)？你會(huì)考慮使用哪些數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)和算法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)燈配時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整？并說(shuō)明選擇這些技術(shù)和算法的理由。2.描述一個(gè)利用數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)改善城市公共交通（如公交車(chē)）準(zhǔn)點(diǎn)率的可能方案。該方案需要涉及哪些數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)？需要應(yīng)用哪些關(guān)鍵技術(shù)？如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)提升準(zhǔn)點(diǎn)率？試卷答案一、選擇題1.C解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的分布式文件系統(tǒng)，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于存儲(chǔ)超大規(guī)模數(shù)據(jù)集。2.C解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)供離線(xiàn)分析，而處理實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)更需要流處理技術(shù)。3.C解析：分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如按小時(shí)統(tǒng)計(jì)的流量）的變化趨勢(shì)和模式，回歸分析是常用方法。4.D解析：數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)包括處理缺失值、異常值、重復(fù)值、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等，特征選擇屬于特征工程階段，而非清洗。5.C解析：預(yù)測(cè)未來(lái)短期內(nèi)的連續(xù)值（如擁堵?tīng)顟B(tài)評(píng)分或車(chē)流量），時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法最為直接和常用。6.B解析：車(chē)輛GPS軌跡數(shù)據(jù)通常是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，且數(shù)據(jù)量大，適合使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)。7.C解析：云計(jì)算提供按需擴(kuò)展的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，能夠滿(mǎn)足智能交通系統(tǒng)對(duì)資源需求的波動(dòng)性。8.C解析：數(shù)據(jù)可視化主要用于展示和輔助理解數(shù)據(jù)，自動(dòng)優(yōu)化交通信號(hào)配時(shí)需要復(fù)雜的算法和決策邏輯。9.D解析：將GPS信息與停車(chē)位的匹配過(guò)程，核心是數(shù)據(jù)處理和計(jì)算，包括空間匹配和邏輯判斷。10.D解析：準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)是衡量分類(lèi)模型預(yù)測(cè)性能的指標(biāo)，數(shù)據(jù)吞吐量是衡量系統(tǒng)處理能力的指標(biāo)。二、填空題1.Vast2.RDD3.DayOfWeek4.Vehicle5.AnomalyDetection6.YARN7.In-Memory8.LineChart9.Privacy10.Scalability三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述在智能交通系統(tǒng)中，對(duì)采集到的原始交通數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗的主要步驟。解析思路：回答應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的類(lèi)型和相應(yīng)的處理方法。主要步驟包括：①處理缺失值（刪除、填充）；②處理異常值（識(shí)別、修正或刪除）；③處理重復(fù)數(shù)據(jù)（識(shí)別、刪除）；④數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與統(tǒng)一（時(shí)間格式、單位等）；⑤數(shù)據(jù)一致性檢查（糾正錯(cuò)誤或不一致信息）。2.比較時(shí)間序列分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用場(chǎng)景和主要區(qū)別。解析思路：比較兩種方法的側(cè)重點(diǎn)和應(yīng)用目的。時(shí)間序列分析側(cè)重于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)（如流量預(yù)測(cè)、占有率預(yù)測(cè)），適用于連續(xù)變量的預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法側(cè)重于根據(jù)輸入特征判斷數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類(lèi)別（如判斷是否擁堵、識(shí)別交通事件類(lèi)型），適用于離散類(lèi)別的劃分。區(qū)別在于目標(biāo)不同（預(yù)測(cè)vs分類(lèi)）和處理的變量類(lèi)型可能不同。3.闡述邊緣計(jì)算在智能交通系統(tǒng)中的潛在優(yōu)勢(shì)。解析思路：列舉邊緣計(jì)算相比云計(jì)算或中心化處理的優(yōu)勢(shì)。主要包括：①降低延遲，提高響應(yīng)速度（如實(shí)時(shí)信號(hào)控制、車(chē)路協(xié)同）；②減少網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力，只傳輸關(guān)鍵或壓縮后的數(shù)據(jù)；③增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私和安全性（敏感數(shù)據(jù)在本地處理）；④提高系統(tǒng)可靠性和可用性（局部故障不影響整體）；⑤支持非實(shí)時(shí)、復(fù)雜的本地決策。四、計(jì)算題1.假設(shè)你正在使用線(xiàn)性回歸模型預(yù)測(cè)某路段的實(shí)時(shí)車(chē)流量（單位：輛/小時(shí)），得到模型方程為：流量=500+20*時(shí)間（小時(shí)）。請(qǐng)計(jì)算在上午8點(diǎn)（時(shí)間=8）和下午5點(diǎn)（時(shí)間=17）時(shí)，模型的預(yù)測(cè)車(chē)流量分別是多少？解析：將給定的時(shí)間值代入模型方程計(jì)算。上午8點(diǎn)：流量=500+20*8=500+160=660輛/小時(shí)下午5點(diǎn)：流量=500+20*17=500+340=840輛/小時(shí)答案：上午8點(diǎn)的預(yù)測(cè)車(chē)流量為660輛/小時(shí)，下午5點(diǎn)的預(yù)測(cè)車(chē)流量為840輛/小時(shí)。2.在一個(gè)智能交通系統(tǒng)的異常事件檢測(cè)模塊中，使用邏輯回歸模型判斷是否存在交通擁堵。模型輸出一個(gè)概率值P，當(dāng)P>0.7時(shí)判定為擁堵。已知某時(shí)刻模型輸出P=0.65。請(qǐng)解釋這個(gè)結(jié)果的含義，并說(shuō)明系統(tǒng)應(yīng)如何響應(yīng)（簡(jiǎn)述）。解析思路：解釋概率值的含義，并根據(jù)閾值和系統(tǒng)目標(biāo)給出響應(yīng)建議。含義：模型預(yù)測(cè)該時(shí)刻發(fā)生交通擁堵的概率為65%，低于設(shè)定的閾值（70%），因此不判定為擁堵事件。響應(yīng)：系統(tǒng)應(yīng)保持當(dāng)前狀態(tài)或常規(guī)運(yùn)行模式，不采取特別的擁堵處理措施（如向司機(jī)發(fā)布預(yù)警、調(diào)整信號(hào)配時(shí)等）。五、綜合分析題1.假設(shè)你需要為一個(gè)中等城市的市中心區(qū)域設(shè)計(jì)一個(gè)基于數(shù)據(jù)計(jì)算的智能交通信號(hào)優(yōu)化系統(tǒng)。請(qǐng)簡(jiǎn)述該系統(tǒng)需要采集哪些關(guān)鍵數(shù)據(jù)？你會(huì)考慮使用哪些數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)和算法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)燈配時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整？并說(shuō)明選擇這些技術(shù)和算法的理由。解析思路：需采集數(shù)據(jù)：①實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)：各路口的車(chē)流量、車(chē)速、排隊(duì)長(zhǎng)度、車(chē)道占用率等。②信號(hào)燈控制數(shù)據(jù)：當(dāng)前綠燈/紅燈時(shí)間、相位狀態(tài)、周期時(shí)長(zhǎng)等。③位置信息：車(chē)輛GPS坐標(biāo)、路口坐標(biāo)。④時(shí)間信息：實(shí)時(shí)時(shí)間、星期幾、工作日/周末。⑤環(huán)境數(shù)據(jù)：天氣狀況（晴、雨、雪）、光照強(qiáng)度等。⑥預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)：基于歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的未來(lái)短時(shí)交通需求?？紤]的技術(shù)和算法：①數(shù)據(jù)采集與傳輸：使用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備（攝像頭、地磁線(xiàn)圈、雷達(dá)）采集數(shù)據(jù)，通過(guò)MQTT等協(xié)議傳輸至云平臺(tái)。②數(shù)據(jù)處理：使用Spark或Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)流處理，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、整合和特征工程。③核心算法：采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如Q-Learning、DQN）或基于規(guī)則的優(yōu)化算法（如SCOOT、SCATS的改進(jìn)版）。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，適應(yīng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境。規(guī)則算法可以利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算最優(yōu)配時(shí)。選擇理由：實(shí)時(shí)流處理技術(shù)（如Spark/Flink）能處理海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠在線(xiàn)學(xué)習(xí)和適應(yīng)交通流變化，實(shí)現(xiàn)智能化動(dòng)態(tài)調(diào)整；結(jié)合規(guī)則和預(yù)測(cè)（如時(shí)間、天氣因素）可以增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性和可解釋性。2.描述一個(gè)利用數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)改善城市公共交通（如公交車(chē)）準(zhǔn)點(diǎn)率的可能方案。該方案需要涉及哪些數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)？需要應(yīng)用哪些關(guān)鍵技術(shù)？如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)提升準(zhǔn)點(diǎn)率？解析思路：數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)：①公交車(chē)實(shí)時(shí)位置與速度數(shù)據(jù)（GPS）。②公交車(chē)到站時(shí)間（計(jì)劃）與實(shí)際到站時(shí)間（GPS或刷卡記錄）。③沿線(xiàn)各站點(diǎn)乘客上下車(chē)人數(shù)。④沿線(xiàn)道路實(shí)時(shí)交通狀況數(shù)據(jù)（攝像頭、傳感器、其他交通工具數(shù)據(jù)）。⑤天氣狀況、特殊事件（如演出、體育賽事）信息。應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)：①數(shù)據(jù)采集與集成：利用GPS終端、IC卡系統(tǒng)、移動(dòng)應(yīng)用數(shù)