基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法及系统，通过传感器、监控设备等收集数字道路运维管理相关数据。随后对数据进行数据预处理，包括数据清洗和处理缺失值。从预处理的数据中提取有意义的特征，用于描述道路运行状态和故障特征。最后，应用机器学习等技术对提取的特征进行分析，识别和解决道路运维管理中的故障问题，以提高运维效率。以提高运维效率。以提高运维效率。

【技术实现步骤摘要】
基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法及系统


[0001]本专利技术属于数据科学和大数据分析
，尤其涉及一种基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法及系统。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的加速和交通需求的增长，道路交通系统成为城市生活中的重要组成部分。数字化技术和智能交通系统的发展为道路交通管理和故障处理提供了新的机会和挑战。道路交通系统需要实时监测和响应，以解决交通拥堵、事故和其他紧急事件。因此，对于故障的及时诊断和解决具有重要意义，以确保道路网络的顺畅运行和交通安全。道路交通系统产生了大量的数据，包括交通流量数据、车辆传感器数据、视频监控数据等。同时，智能交通技术如传感器网络、智能监控系统、车联网等也得到了广泛应用。这些数据和技术的发展为数字道路故障分析提供了丰富的信息和工具。如果利用智能AI技术可以从道路的大数据中挖掘出隐藏的模式和关联，以更好地理解道路故障的原因和影响。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的空白和不足，本专利技术的目的在于提供一种基于数字道路运维管理的智能AI故障分析的方法及系统，通过传感器、监控设备等收集数字道路运维管理相关数据。随后对数据进行数据预处理，包括数据清洗和处理缺失值。从预处理的数据中提取有意义的特征，用于描述道路运行状态和故障特征。最后，应用机器学习等技术对提取的特征进行分析，识别和解决道路运维管理中的故障问题，以提高运维效率。
[0004]本专利技术具体采用以下技术方案：
[0005]一种基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法，其特征在于：
[0006]首先获取原始的道路数据信息；其次对数据进行包括清洗、去除异常值、填充缺失值的处理，以确保数据的质量和完整性；再通过特征工程的方法从原始数据中提取有代表性和有用的特征，使用统计指标、时空特征、频域特征的方法描述道路的状态和特征，并采用特征选择方法选择最相关的特征，以减少冗余和噪声，通过模型融合的方法将多个模型的预测结果进行组合，得到最终的故障检测结果；将故障检测结果数据输入到随机森林模型中，进行模型的训练，通过多个决策树的集体决策进行故障分析，根据特征的组合和投票机制识别故障；
[0007]最后，通过序列到序列模型，根据故障分析的模型和算法，获取用户的需求并给出相应的回答。
[0008]进一步地，所述获取到原始的道路数据信息通过包括物联网技术、传感器网络、开放数据接口的方式；
[0009]获取的道路数据包括设备传感器数据、市政设施数据，通过不同的数据来源，建立更加丰富全面的数据模型，以提高故障分析的准确性。
[0010]进一步地，采用随机森林算法确认具体的故障类型和原因具体包括以下方法：
[0011]首先，从原始数据集中使用自助采样方法随机选择一部分样本，构成每个决策树的训练集；对于决策树的节点，在随机选择的特征集合中，根据信息增益或基尼系数划分准则，选择最佳的特征来进行节点划分，使得每个决策树都具有一定的多样性；其次递归地构建决策树，直到满足停止条件；在每个节点上，根据选择的特征进行划分，将样本分配到子节点中；重复此过程，直到满足停止条件；
[0012]将决策树看成是一个if
‑
then规则的集合，根据规则，逐次判断条件，最终依据路径归于特定类别，数学表示为给定特征条件下的条件概率分布；对于每个决策树，在每个节点上随机选择一部分特征进行划分，选择最佳的划分特征和阈值；
[0013]通过构建多个决策树，获得随机森林模型。
[0014]进一步地，对话管理使用序列到序列模型，机器人客服根据数字道路知识库、整理常见问题与答案、准备产品或服务的信息建立数据进行训练，构建智能机器人客服的模型，当用户与智能机器人客服进行交互时，分析用户的输入，理解用户的意图；通过语义分析和模式匹配以解释用户的问题，并根据训练和数据集中的信息，给出相应的回答或解决方案。
[0015]以及，一种基于数字道路运维管理的智能AI故障分析系统，其特征在于，包括：数据收集模块、故障检测模块、故障诊断模块以及故障应答模块；
[0016]所述数据收集模块用于从各个传感器、设备和系统中收集相关的故障数据；所述故障检测模块使用机器学习或深度学习算法，对采集到的数据进行故障检测；所述故障诊断模块结合包括故障数据库、设备手册、历史数据的资源，用于对故障进行诊断和推理；所述故障应答模块根据故障分析的模型和算法，理解用户的需求并给出相应的回答。
[0017]进一步地，所述数据收集模块从各个传感器、设备和系统中收集相关的故障数据，包括设备传感器数据、市政设施数据、环境数据；数据的采集通过包括物联网技术、传感器网络、开放数据接口的方式进行。
[0018]进一步地，所述故障检测模块使用特征工程与模型融合，对采集到的数据进行故障检测分析，以提取对故障检测有用的信息，识别出设备或系统中的异常行为、异常事件或故障模式。
[0019]进一步地，所述故障诊断模块使用随机森林算法，以进一步确定故障的类型和原因；使用专家系统、规则引擎和/或知识图谱，结合故障数据库、设备手册、历史数据的资源，对故障进行诊断和推理，以找出故障可能的根本原因。
[0020]进一步地，所述故障应答模块采用序列到序列模型。
[0021]相比于现有技术，本专利技术及其优选方案实现使用特征工程与模型融合对道路原始数据进行分析提取有效信息，再通过随机森林算法确认具体的故障类型和原因。随机森林算法可以提供特征的重要性排名，从而帮助理解道路故障的影响因素和特征。通过组合多个决策树模型，可以提高模型泛化能力。能够有效处理复杂的非线性关系和交互特征，并具有较好的抗噪声和过拟合的能力。特征工程与模型融合方法可以通过集成多个模型，如随机森林与其他模型的组合，以进一步提升故障分析的准确性，通过选择适当的特征和模型，可以应对不同类型的道路故障和数据特征。
附图说明
[0022]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进一步详细的说明：
[0023]图1为本专利技术实施例故障分析方法的流程图。
[0024]图2为本专利技术实施例故障检测模块的流程图。
[0025]图3为本专利技术实施例随机森林算法流程图。
[0026]图4为本专利技术实施例序列到序列模型结构图。
[0027]图5为本专利技术实施例序列到序列模型编码器解码器原理示意图。
具体实施方式
[0028]为让本专利的特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，作详细说明如下：
[0029]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0030]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法，其特征在于：首先获取原始的道路数据信息；其次对数据进行包括清洗、去除异常值、填充缺失值的处理，以确保数据的质量和完整性；再通过特征工程的方法从原始数据中提取有代表性和有用的特征，使用统计指标、时空特征、频域特征的方法描述道路的状态和特征，并采用特征选择方法选择最相关的特征，以减少冗余和噪声，通过模型融合的方法将多个模型的预测结果进行组合，得到最终的故障检测结果；将故障检测结果数据输入到随机森林模型中，进行模型的训练，通过多个决策树的集体决策进行故障分析，根据特征的组合和投票机制识别故障；最后，通过序列到序列模型，根据故障分析的模型和算法，获取用户的需求并给出相应的回答。2.根据权利要求1所述的基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法，其特征在于：所述获取到原始的道路数据信息通过包括物联网技术、传感器网络、开放数据接口的方式；获取的道路数据包括设备传感器数据、市政设施数据，通过不同的数据来源，建立更加丰富全面的数据模型，以提高故障分析的准确性。3.根据权利要求1所述的基于数字道路运维管理的智能AI故障分析方法，其特征在于：采用随机森林算法确认具体的故障类型和原因具体包括以下方法：首先，从原始数据集中使用自助采样方法随机选择一部分样本，构成每个决策树的训练集；对于决策树的节点，在随机选择的特征集合中，根据信息增益或基尼系数划分准则，选择最佳的特征来进行节点划分，使得每个决策树都具有一定的多样性；其次递归地构建决策树，直到满足停止条件；在每个节点上，根据选择的特征进行划分，将样本分配到子节点中；重复此过程，直到满足停止条件；将决策树看成是一个if
‑
then规则的集合，根据规则，逐次判断条件，最终依据路径归于特定类别，数学表示为给定特征条件下的条件概率分布；对于每个决策树，在每个节点上随机选择一部分特征进行划分，选择最佳的划分特征和阈值；通过构建多个决策树，获得随机森林模型。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：游嘉伟，陈书熙，吴先利，
申请(专利权)人：中邮科通信技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：