申请/专利权人：常州知更鸟科技有限公司

申请日：2024-05-29

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118262527A

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G06N3/042;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本发明属于数据处理技术领域，本发明公开了基于大数据的交通平台数据管理方法；包括：采集交通数据，并将交通数据进行预处理，得到导向异构数据；根据导向异构数据构建有向异构图；基于有向异构图构建交通状态指数模型，输出节点特征向量；基于节点特征向量计算得到交通状态指数；将交通状态指数置于有向异构图中，得到多源状态异构图；将多源状态异构图进行分布式存储并发送至交通管理终端；为交通管理决策提供了有力支持和解释依据。

主权项：1.基于大数据的交通平台数据管理方法，其特征在于，包括：S1、采集交通数据，并将交通数据进行预处理，得到导向异构数据；S2、根据导向异构数据构建有向异构图；S3、基于有向异构图构建交通状态指数模型，输出节点特征向量；基于节点特征向量计算得到交通状态指数；将交通状态指数置于有向异构图中，得到多源状态异构图；S4、将多源状态异构图进行分布式存储并发送至交通管理终端；所述交通数据包括交通流量数据、交通状态数据、道路网络数据和交通设施数据；交通流量数据包括道路车辆数量和道路车辆密度；交通状态数据包括拥堵数据、行车平均速度和交通事故数据；道路网络数据包括道路拓扑结构和路段属性数据；交通设施数据包括交通灯及监控设备位置数据和配套设施数据；所述将交通数据进行预处理的方式包括：将交通数据进行异常值处理，得到完善交通数据；将完善交通数据进行数值型数据归一化、类别型数据编码以及特征构造；即完成交通数据的预处理；得到导向异构数据；所述异常值处理的方式包括：基于统计学方法检测出异常值，将异常值划分为极端异常值和温和异常值；将极端异常值进行剔除或替换；所述替换的方式包括替换为空值或替换为临近值；将温和异常值进行平滑转换处理；所述替换为临近值的方式包括：用时间序列上异常值前后最近的正常值替换、用空间位置上最近的正常值替换；对于交通数据，选择时间特征、空间特征和交通状态特征；将时间特征、空间特征和交通状态特征编码成特征向量；将特征向量作为样本，构成样本集；对于含有极端异常值的样本，计算它与其他所有样本的距离；距离的计算使用欧几里得距离或余弦相似度；将所有计算得到的距离进行升序排序，得到排序后的样本集合N；从N中选取前K个最近邻样本，记为N_k；替换为临近值的替换策略包括第一替换策略、第二替换策略和第三替换策略；第一替换策略为取N_k的中值将极端异常值进行替换；第二替换策略为取N_k的均值将极端异常值进行替换；第三替换策略为基于N_k拟合出概率分布模型，基于所得概率分布模型，从概率分布模型中重复随机抽取M个样本，作为模拟样本；将模拟样本与N_k样本进行两样本K-S检验；若通过两样本K-S检验，则模拟样本的分布与N_k的分布无显著差异；从通过验证的模拟样本中随机抽取一个值，作为替换值；利用替换值将极端异常值进行替换。

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权利要求：

百度查询： 常州知更鸟科技有限公司 基于大数据的交通平台数据管理方法

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