【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种交通数据的分析和挖掘算法。
技术介绍
随着以互联网为代表的现代信息技术的快速发展，我国交通运输业获取各种交通运输数据的能力都大大提高。虽然有了海量数据，但并不能从这些海量数据中及时发现行业异常动向，从而导致管理部门不能及时作出准确的管理行为，影响行业发展。
技术实现思路
为了从这些海量数据中及时发现行业异常动向，本专利技术提供了一种智能交通运输数据挖掘算法。本专利技术应用聚类算法与多智能粒子群优化算法结合，研究开发数据分析应用的数学模型。主要功能是在海量的交通运输数据中寻找特征族趋势和异常点要素，通过对刷卡时间、特定路口到达时间的统计分析，寻找趋势群并及早发现行业异常动向。本专利技术能实现两个管理目标：其一，实时发现异常动向，引导相关管理部门提前介入，进行相关工作，解决群体事件之类的传统管理难题，其二，通过海量交通运输数据的挖掘应用，持续发现并优化可推广经验，来规范出租车行业、公交行业、货运行业、两客一危及水路运输行业等的经营行为及有效监管，激发这些行业发展的活力、增强行业发展的内生动力。附图说明图1是根据本专利技术实施例的数据分析图。具体实施方式在图1中，本专利技术应用聚类算法与多智能粒子群优化算法结合，在海量的交通运输数据中寻找特征族趋势和异常点要素，并依此建立行业的深化管理应用的数学模型，首先，所有的粒子（车辆）都有一个由被优化的函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定他们运行的方向和距离，初始时为一群随机粒子，然后通过叠代找到最优解。在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个\极值\来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最...
【技术保护点】
一种智能交通运输数据挖掘算法，用于对海量交通数据进行分析与挖掘，其特征是：该算法应用聚类算法与多智能粒子群优化算法结合，研究开发数据分析应用的数学模型。
【技术特征摘要】
1.一种智能交通运输数据挖掘算法，用于对海量交通数据进行分析与挖掘，其特征是：...
【专利技术属性】
技术研发人员：林洪波，
申请(专利权)人：广西网纪诺立信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45
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