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申请/专利权人：无锡梁溪智慧环境发展有限公司

摘要：本发明提出了一种车载发送端智能调控方法及系统。其特征在于，所述方法包括：通过车辆上的传感器网络对车辆的运行参数数据进行采集，并将采集到的运行状态数据通过无线通信网络发送至车载数据处理单元；所述车载数据处理单元通过机器学习算法对接收到的运行参数数据进行处理，根据处理结果识别出车辆的运行状态信息并将车辆的运行状态信息发送至智能调控模块。通过传感器网络实时采集车辆的运行参数数据，实现对车辆行驶状态的实时监控；在采集数据时，还可以对数据进行预处理、质量监测和异常数据剔除，从而获得更加准确的数据，提高了数据分析的可靠性和精度。通过传感器网络实时采集车辆的运行参数数据，实现对车辆行驶状态的实时监控。

主权项：1.一种车载发送端智能调控方法，其特征在于，所述方法包括：通过车辆上的传感器网络对车辆的运行参数数据进行采集，并将采集到的运行状态数据通过无线通信网络发送至车载数据处理单元；所述车载数据处理单元通过机器学习算法对接收到的运行参数数据进行处理，根据处理结果识别出车辆的运行状态信息并将车辆的运行状态信息发送至智能调控模块；所述智能调控模块根据接收到的运行状态信息，通过深度学习算法对运行状态信息进行分析处理，并根据分析处理结果结合调控策略生成相应的调控指令；通过所述无线通信网络将相应的调控指令发送至车辆相应的执行模块，通过执行模块对车辆的运行状态进行调控；所述智能调控模块根据接收到的运行状态信息，通过深度学习算法对运行状态信息进行分析处理，并根据分析处理结果结合调控策略生成相应的调控指令；包括：所述智能调控模块对接收到的运行状态信息进行预处理，所述预处理包括去除噪声、平滑数据、填补缺失值以及处理异常值；所述预处理还包括数据标准化，所述数据标准化的步骤包括：计算出所述运行状态信息中各个属性的标准差，在进行标准化计算：所述标准差计算公式为： 所述标准化公式为： 其中，αi表示第i个属性，n表示属性个数；通过时域特征对预处理后的运行状态信息进行特征提取；获得特征向量；所述智能调控模块通过历史数据建立调控模型，并通过获得的特征向量对调控模型进行训练；调控模型训练完成后，智能调控模块根据实际运行情况以及设定的调控策略，生成相应的调控指令；所述车载数据处理单元通过机器学习算法对接收到的运行参数数据进行处理，根据处理结果识别出车辆的运行状态信息并将车辆的运行状态信息发送至智能调控模块；包括：所述车载数据处理单元将所述运行参数数据按照划分策略进行分段存储，并根据数据属性以及使用场景，调整数据划分策略；通过哈希表对分段存储后的数据进行索引建立，并通过分布式存储系统将建立完索引后的运行参数数据存储在多个节点上；所述节点对存储的运行参数数据进行预处理，并对预处理后的运行参数数据进行特征提取；通过机器学习模型，对特征数据进行分析，获得分析结果；所述分析包括分类以及回归；并根据分析结果判断车辆的运行状态信息；通过无线通信网络将车辆的运行状态信息发送给智能调控模块。

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