基于大数据的控制方法技术

本发明专利技术公开了基于大数据的控制方法，该方法包括以下步骤：步骤一：通过布置传感器采集道路车辆数据信息；步骤二：对采集到的数据进行处理；步骤三：针对提取的特征值进行分析和建模；步骤四：通过模型结果进行控制决策，所述数据采集模块，用于实时采集交通状态；所述数据分析模块，用于建模实现交通状态预测；所述交通控制决策模块，用于根据模型结果进行控制决策方案的生成；所述传感器部署与配置模块，用于部署传感器节点，实时采集车辆的速度、车流量、车型等信息；所述数据建模模块，用于负责基于机器学习和深度学习等算法对预处理后的数据进行分析和建模，本发明专利技术，具有数据采集全面和模型决策准确的特点。面和模型决策准确的特点。面和模型决策准确的特点。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的控制方法


[0001]本专利技术涉及智能交通
，具体为基于大数据的控制方法。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益突出，传统的交通控制系统存在着响应不灵活、效率较低等缺点，已经不能满足日益增长的交通需求。为了解决这一问题，目前已经有一些技术被应用于智能交通领域，例如传感器网络技术可以实时收集路面上的车辆流量、速度等信息，但是由于数据量庞大、复杂，难以进行有效的处理和分析。因此，基于大数据的智能交通控制方法应运而生。该方法通过收集、处理和分析大量实时数据，实现交通流量预测、交通事故预警、交通信号控制等功能，可以快速响应路况变化，提高交通效率和安全性。然而，该方法也存在一些问题，如何有效收集和处理大量的实时数据、如何准确预测路况和实现智能控制等。因此，设计提高交通的智能化和效率的基于大数据的控制方法是很有必要的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于大数据的控制方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据的控制方法，该方法包括以下步骤：步骤一：通过布置传感器采集道路车辆数据信息；步骤二：对采集到的数据进行处理；步骤三：针对提取的特征值进行分析和建模；步骤四：通过模型结果进行控制决策。
[0005]根据上述技术方案，所述通过布置传感器采集道路车辆数据信息的步骤，包括：选择合适的传感器设备并进行路网规划和传感器节点布置方案的设计；安装、调试和测试传感器节点，并进行校准和修正；确保传感器节点正常运行，以保证采集到的数据准确可靠。
[0006]根据上述技术方案，所述选择合适的传感器设备并进行路网规划和传感器节点布置方案的设计的步骤，包括：选择高精度的车辆检测器，通过其散布在道路上的多个检测点，对车辆进行精确的测速、计数和分类，同时能够自动识别车型等关键信息，选择高清晰度的摄像头或雷达设备，通过对车辆的影像、声波等信号进行处理，实现对车辆的识别和跟踪，安装传感器节点之前，进行路网规划和传感器节点布置方案的设计，根据交通路网的实际情况，选择合适的位置进行传感器节点的布置，如选择在交通流量较大的路口或路段安装传感器节点，以实现对交通流量的实时监测和预测，此外，在进行传感器节点的布置时，通过布置冗余传感器节点来提高数据的可靠性，通过优化数据传输协议和网络架构来提高数据的实时性，传感
器节点的安装完成后，需要进行传感器节点的调试和测试，以验证传感器节点的性能和准确性，并进行校准和修正。
[0007]根据上述技术方案，所述对采集到的数据进行处理的步骤，包括：进行数据预处理，如平滑、插值和去噪等，以去除噪声和异常数据；进行数据清洗和特征提取。
[0008]根据上述技术方案，所述进行数据清洗和特征提取的步骤，包括：在本专利技术实施例中，数据清洗主要包括去除重复数据、修正错误数据和剔除异常数据等，对于车速数据，可以通过设置合理的阈值进行异常值检测和过滤，保证数据的准确性；最后，对清洗后的数据进行特征提取，以便进行后续的数据分析和建模，本专利
的特征包括车辆速度、车流量、车型、道路拥堵情况等，特征提取可以通过统计学方法或机器学习方法进行，例如，对于交通流量数据，可以通过统计方法计算平均流量、峰值流量和变异系数等特征，或者通过机器学习方法训练分类器进行交通流量的预测和分析，通过以上数据处理步骤，可以得到高质量、准确的数据，为后续的数据分析和控制决策提供支持。
[0009]根据上述技术方案，所述针对提取的特征值进行分析和建模的步骤，包括：建立数据集用来训练和测试模型；提高模型的准确性和稳定性。
[0010]根据上述技术方案，所述建立数据集用来训练和测试模型的步骤，包括：建立相应的数据集，包括历史交通数据、实时采集的交通数据以及其他相关数据，例如天气、时间、节假日等信息，其次采用数据挖掘技术对数据进行分析，以发现数据中的潜在规律和趋势，并对其进行挖掘和利用，采用聚类分析、关联规则分析、时序分析等方法进行数据分析，以识别交通数据中的特征和模式，随后进行多模型建立，使用基于监督学习的随机森林算法建立交通流量预测模型时，使用基于聚类分析的K
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means算法进行拥堵情况预测，通过对采集到的交通数据进行聚类分析，识别出不同区域和时间段的交通拥堵情况，使用基于深度学习的卷积神经网络算法进行事故风险预测。
[0011]根据上述技术方案，所述通过模型结果进行控制决策的步骤，包括：基于实时数据，结合建立的交通预测模型进行决策制定；利用这些实时数据，对实施的交通控制策略进行监测和调整。
[0012]根据上述技术方案，所述基于实时数据，结合建立的交通预测模型进行决策制定的步骤，包括：交通管理中心基于实时数据数据，结合建立的交通预测模型，通过机器学习算法等方法，对当前和未来一段时间内的交通情况进行预测，预测结果反馈给交通管理部门，供其制定交通控制策略参考，在高峰期，交通管理部门可以根据预测结果，制定相应的调整信号灯的时长、改变车道使用方式、调整限速等控制策略，以实现交通流量的优化和拥堵疏导等目的，同时，针对不同的交通情况，交通管理部门还可以制定应急预案，以应对交通事故、突发事件等情况。
[0013]根据上述技术方案，所述该系统包括：数据采集模块，用于实时采集交通状态；数据分析模块，用于建模实现交通状态预测；交通控制决策模块，用于根据模型结果进行控制决策方案的生成。
[0014]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：本专利技术，通过设置有数据采集模块、数据分析模块、交通控制决策模块实现基于大数据的智能交通控制方法，首先选择合适的传感器设备并进行路网规划和传感器节点布置方案的设计，其次安装、调试和测试传感器节点，并进行校准和修正，确保传感器节点正常运行，随后对采集的交通数据进行数据预处理，如平滑、插值和去噪等，以去除噪声和异常数据，最后通过数据集建立模型，交管部门根据模型结果进行决策方案制定，以缓解早晚高峰的道路压力，本方法具有数据采集全面、交通状况预测准确的优点。
附图说明
[0015]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术实施例一提供的基于大数据的控制方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的基于大数据的控制系统的模块组成示意图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]实施例一：图1为本专利技术实施例一提供的基于大数据的控制方法的流程图，本实施例可应用智能交通的场景，该方法可以由本实施例提供的基于大数据的控制系统来执行，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：步骤一：通过布置传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：通过布置传感器采集道路车辆数据信息；步骤二：对采集到的数据进行处理；步骤三：针对提取的特征值进行分析和建模；步骤四：通过模型结果进行控制决策。2.根据权利要求1所述的基于大数据的控制方法，其特征在于：所述通过布置传感器采集道路车辆数据信息的步骤，包括：选择合适的传感器设备并进行路网规划和传感器节点布置方案的设计；安装、调试和测试传感器节点，并进行校准和修正；确保传感器节点正常运行，以保证采集到的数据准确可靠。3.根据权利要求2所述的基于大数据的控制方法，其特征在于：所述选择合适的传感器设备并进行路网规划和传感器节点布置方案的设计的步骤，包括：选择高精度的车辆检测器，通过其散布在道路上的多个检测点，对车辆进行精确的测速、计数和分类，同时能够自动识别车型信息，选择高清晰度的摄像头或雷达设备，通过对车辆的影像、声波信号进行处理，实现对车辆的识别和跟踪，安装传感器节点之前，进行路网规划和传感器节点布置方案的设计，根据交通路网的实际情况，选择合适的位置进行传感器节点的布置，如选择在交通流量较大的路口或路段安装传感器节点，以实现对交通流量的实时监测和预测，此外，在进行传感器节点的布置时，通过布置冗余传感器节点来提高数据的可靠性，通过优化数据传输协议和网络架构来提高数据的实时性，传感器节点的安装完成后，需要进行传感器节点的调试和测试，以验证传感器节点的性能和准确性，并进行校准和修正。4.根据权利要求1所述的基于大数据的控制方法，其特征在于：所述对采集到的数据进行处理的步骤，包括：进行数据预处理，如平滑、插值和去噪，以去除噪声和异常数据；进行数据清洗和特征提取。5.根据权利要求4所述的基于大数据的控制方法，其特征在于：所述进行数据清洗和特征提取的步骤，包括：在本发明实施例中，数据清洗主要包括去除重复数据、修正错误数据和剔除异常数据，对于车速数据，可以通过设置合理的阈值进行异常值检测和过滤，保证数据的准确性；最后，对清洗后的数据进行特征提取，以便进行后续的数据分析和建模，本发明领域的特征包括车辆速度、车流量、车型、道路拥堵情况，特征提取可以通过统计学方法或机器学习方法进行，对于交通流量数据，可以通过统计方法计算平均流量、峰值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，
申请(专利权)人：无锡多优多网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：