【技术实现步骤摘要】
城市道路交通事件分类方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及城市交通管理
，具体而言，涉及城市道路交通事件分类方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]城市道路交通事件是指由于自然或者人为的缘故对城市道路交通系统造成影响的事件，目前现有技术中对城市道路交通事件分类分级的方法过于主观，缺乏客观依据。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种城市道路交通事件分类方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：第一方面，本申请提供了一种城市道路交通事件分类方法，包括：获取第一信息，所述第一信息包括至少一个城市道路交通事件中对应的评价指标，所述评价指标包括至少一个评价指标值；根据所述第一信息构建评价指标原始矩阵，所述评价指标原始矩阵由至少一个所述城市道路交通事件的至少一个所述评价指标值构成；基于灰色关联度分析方法对所述评价指标原始矩阵进行标准化处理，得到评价指标标准化矩阵和所述评价指标标准化矩阵中的标准化后的评价指标值...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种城市道路交通事件分类方法，其特征在于，包括：获取第一信息，所述第一信息包括至少一个城市道路交通事件中对应的评价指标，所述评价指标包括至少一个评价指标值；根据所述第一信息构建评价指标原始矩阵，所述评价指标原始矩阵由至少一个所述城市道路交通事件的至少一个所述评价指标值构成；基于灰色关联度分析方法对所述评价指标原始矩阵进行标准化处理，得到评价指标标准化矩阵和所述评价指标标准化矩阵中的标准化后的评价指标值所对应的指标权重；基于预设的城市道路交通事件影响指数的计算模型对所述标准化后的评价指标值和每个所述指标权重进行计算，得到所有的所述城市道路交通事件对应的交通影响指数；基于k均值聚类算法对所有的所述交通影响指数进行处理，得到每个所述城市道路交通事件的类别。2.根据权利要求1所述的城市道路交通事件分类方法，其特征在于，所述基于k均值聚类算法对所有的所述交通影响指数进行处理，得到每个所述城市道路交通事件的类别后，所述方法还包括：基于累计频率法对所述标准化后的评价指标值进行处理，得到每个所述类别中的划分阈值，所述划分阈值将每个所述类别划分为至少两个级别；基于预设的贝叶斯计算模型将所述标准化后的评价指标值和所述划分阈值以最大概率原则进行计算，得到每个所述城市道路交通事件在所述类别中的所属级别。3.根据权利要求1所述的城市道路交通事件分类方法，其特征在于，根据所述第一信息构建评价指标原始矩阵，所述评价指标原始矩阵由至少一个所述城市道路交通事件的至少一个所述评价指标值构成，包括：建立拥堵延时指数增长率计算模型，将所述第一信息作为所述拥堵延时指数增长率计算模型的输入信息，求解所述拥堵延时指数增长率计算模型得到每个所述城市道路交通事件的拥堵延时指数增长率；建立拥堵路段里程增长比计算模型，将所述第一信息作为所述拥堵路段里程增长比计算模型的输入信息，求解所述拥堵路段里程增长比计算模型得到每个所述城市道路交通事件的拥堵路段里程增长比；建立平均速度降低率计算模型，将所述第一信息作为所述平均速度降低率计算模型的输入信息，求解所述平均速度降低率计算模型得到每个所述城市道路交通事件的平均速度降低率；将所述拥堵延时指数增长率、所述拥堵路段里程增长比和所述平均速度降低率作为每个所述城市道路交通事件的评价指标值。4.根据权利要求1所述的城市道路交通事件分类方法，其特征在于,所述基于灰色关联度分析方法对所述评价指标原始矩阵进行标准化处理，得到评价指标标准化矩阵和所述评价指标标准化矩阵中的标准化后的评价指标值所对应的指标权重，包括：对所述评价指标原始矩阵进行标准化处理，得到所述评价指标标准化矩阵；根据预设规则在所述城市道路交通事件对应标准化后的评价指标值中选取其中一个作为母指标，其余的所述标准化后的评价指标值作为子指标；基于预设的灰色关联系数计算模型对所述子指标和所述母指标进行计算，得到所述子
指标与所述母指标的灰色关联度系数；基于预设的灰色关联度计算模型对所述子指标、所述母指标和所述灰色关联度系数进行计算，得到所述子指标与所述母指标的灰色关联度；基于预设的指标权重计算模型对所述灰色关联度进行计算，得到每个所述标准化后的评价指标值所对应的指标权重。5.一种城市道路交通事件分类装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取第一信息，所述第一信息包括至少一个城市道路交通事件中对应的评价指标，所述评价指标包括至...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑芳芳，郑凡非，鲍震天，刘婧，龙燕雨，江岳桉，唐思益，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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