一种智慧数据处理方法技术

本发明专利技术涉及智慧数据处理技术领域，具体为一种智慧数据处理方法，包括以下步骤，S1：数据采集阶段；S2：数据归类阶段；S3：数据可用性分析阶段S4：数据处理阶段；S5：执行与修正阶段。本发明专利技术中，通过数据收集阶段对城市运维数据进行收集，给后续的处理提供数据支撑，通过数据归类阶段中的分布式节点分配法，实现对于数据的分化归类功能，以此给处理过程中，数据的批量累加以及疏导提供方便，通过数据可用性分析阶段筛除无用数据，并在数据处理阶段以及修正与执行阶段，对城市干道数据的流通车辆进行疏导，以此确保城市运维的流畅性，避免因为特殊时间点的必有阶段，造成大规模堵塞的情况发生，进而确保了城市运维工作的流畅性。进而确保了城市运维工作的流畅性。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧数据处理方法


[0001]本专利技术涉及智慧数据处理
，尤其涉及一种智慧数据处理方法。

技术介绍

[0002]智慧数据处理，是一种在城市规划范围中，对于各位置规划的行程数据，对于交通进行维护的智能化方法，但是在日常行程数据的处理过程中，往往仅涵盖对于维修路段的督导，而如上下班、上学放学等时间点的数据处理则缺乏相应的处理手段，导致在城市运维规划的过程中，常出现路段阻塞的情况，进而造成城市运维效率受到影响的情况发生，需要进行改进。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智慧数据处理方法。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种智慧数据处理方法，包括以下步骤：
[0005]S1：数据采集阶段；
[0006]S2：数据归类阶段；
[0007]S3：数据可用性分析阶段；
[0008]S4：数据处理阶段；
[0009]S5：执行与修正阶段。
[0010]为了对城市运维数据进行归类，本专利技术改进有，所述S1中，所述数据采集阶段具体指对于城市运维数据的批量采集，所述城市运维数据包括常量数据与变量数据。
[0011]为了对常量数据和变量数据进行归类，本专利技术改进有，所述常量数据指的是城市干道数据，所述城市干道数据按干道流通量分类为主干道数据、从干道数据和支道数据，所述城市干道数据按状态可分为流通与维修，所述城市干道数据按堵塞度分类为流畅
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1、正常r/>‑
2、堵塞
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3，所述变量数据指的是学校开课的数据、工作点数据、活动数据。
[0012]为了对于数据归类阶段的归类方法进行限定，本专利技术改进有，所述S2中，所述数据归类阶段采用分布式节点分配法，所述分布式节点分配法的节点指的是学校、办公楼、文化馆等公共场所。
[0013]为了对于数据归类阶段的具体方法进行限定，本专利技术改进有，所述S2中，所述数据归类阶段的具体归类方法指的是根据节点的涉及范围，对节点周边的主干道数据、从干道数据和支道数据进行归类，并根据节点的相应情况导入变量数据，相应情况包括有学校上学数据、学校放学数据、办公楼上班数据、办公楼下班数据、活动举办数据和活动闭幕数据等。
[0014]为了对于数据可用性分析阶段的工作内容进行限定，本专利技术改进有，所述S3中，所述数据可用性分析阶段具体指根据节点的实际运作情况对数据进行有效性筛选。
[0015]为了实现对于无用数据的筛除功能，本专利技术改进有，所述有效性筛选指的是对于
不实数据进行筛除，避免无效运算以及错误运算结果的情况，如在节假日阶段校验学校、办公楼的实际情况，对部分办公楼以及学校的节点数据进行筛除，根据文化馆等场所的维护时间，对部分文化馆等娱乐场所的数据进行筛除。
[0016]为了对数据处理阶段的处理方法进行限定，本专利技术改进有，所述S4中，所述数据处理阶段具体指对于经过筛选的数据按节点进行累加，如根据学生的上学时间以及学校的规模，在学校节点周围按优先级累加主干道数据、从干道数据和支道数据，当累加值达到堵塞
‑
3区间时，则对后续的行程进行疏导，如将相应主干道数据变道加入从干道数据或支道数据内，以此避免堵死的情况发生。
[0017]为了对执行与修正阶段的事项进行限定，本专利技术改进有，所述S5中，执行与修正阶段指的是在节点相应位置安排督导员，督导员根据所接受指令，在前方路段达到堵塞
‑
3区间时，将车辆导入至从干道和支道之中，并变动相应城市干道数据。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
[0019]本专利技术中，通过数据收集阶段对城市运维数据进行收集，给后续的处理提供数据支撑，通过数据归类阶段中的分布式节点分配法，实现对于数据的分化归类功能，以此给处理过程中，数据的批量累加以及疏导提供方便，通过数据可用性分析阶段筛除无用数据，并在数据处理阶段以及修正与执行阶段，对城市干道数据的流通车辆进行疏导，以此确保城市运维的流畅性，避免因为特殊时间点的必有阶段，造成大规模堵塞的情况发生，进而确保了城市运维工作的流畅性。
附图说明
[0020]图1为本专利技术提出一种智慧数据处理方法的主要步骤流程示意图；
[0021]图2为本专利技术提出一种智慧数据处理方法的细化流程示意图。
具体实施方式
[0022]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0023]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0024]实施例一
[0025]请参阅图1
‑
2，本专利技术提供一种技术方案：一种智慧数据处理方法，包括以下步骤：
[0026]S1：数据采集阶段；
[0027]S2：数据归类阶段；
[0028]S3：数据可用性分析阶段；
[0029]S4：数据处理阶段；
[0030]S5：执行与修正阶段。
[0031]S1中，数据采集阶段具体指对于城市运维数据的批量采集，城市运维数据包括常量数据与变量数据，常量数据指的是城市干道数据，城市干道数据按干道流通量分类为主干道数据、从干道数据和支道数据，城市干道数据按状态可分为流通与维修，城市干道数据按堵塞度分类为流畅
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1、正常
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2、堵塞
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3，变量数据指的是学校开课的数据、工作点数据、活动数据，该种设计是为了先将城市运维数据划分为常量数据与变量数据，方便使用者通过变量数据累加至常量项目中，达成对于数据的处理统计功能，通过城市干道数据按状态的划分，可以满足对于道路的状态获悉功能，避免无效项目影响判断，通过对城市干道数据按堵塞度分类的方式，能够给后续的执行数据处理判定提供数据支持，通过对变量数据的细化分类，能够对居民日常的学习、工作以及娱乐进行统计。
[0032]S2中，数据归类阶段采用分布式节点分配法，分布式节点分配法的节点指的是学校、办公楼、文化馆等公共场所，数据归类阶段的具体归类方法指的是根据节点的涉及范围，对节点周边的主干道数据、从干道数据和支道数据进行归类，并根据节点的相应情况导入变量数据，相应情况包括有学校上学数据、学校放学数据、办公楼上班数据、办公楼下班数据、活动举办数据和活动闭幕数据等，该种归类方法能够对各节点的数据进行分类，方便后续批量累加工作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据采集阶段；S2：数据归类阶段；S3：数据可用性分析阶段；S4：数据处理阶段；S5：执行与修正阶段。2.根据权利要求1所述的智慧数据处理方法，其特征在于：所述S1中，所述数据采集阶段具体指对于城市运维数据的批量采集，所述城市运维数据包括常量数据与变量数据。3.根据权利要求2所述的智慧数据处理方法，其特征在于：所述常量数据指的是城市干道数据，所述城市干道数据按干道流通量分类为主干道数据、从干道数据和支道数据，所述城市干道数据按状态可分为流通与维修，所述城市干道数据按堵塞度分类为流畅
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1、正常
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2、堵塞
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3，所述变量数据指的是学校开课的数据、工作点数据、活动数据。4.根据权利要求1所述的智慧数据处理方法，其特征在于：所述S2中，所述数据归类阶段采用分布式节点分配法，所述分布式节点分配法的节点指的是学校、办公楼、文化馆等公共场所。5.根据权利要求1所述的智慧数据处理方法，其特征在于：所述S2中，所述数据归类阶段的具体归类方法指的是根据节点的涉及范围，对节点周边的主干道数据、从干道数据和支道数据进行归类，并根据节点的相应情况导入变量数据，相应情况包括有学校上学数据、学校...

【专利技术属性】
技术研发人员：段海发，鲁永林，
申请(专利权)人：云南数字荣创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：