【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通运输数据共享，具体为一种基于多源数据的交通运输数据共享管理系统及方法。
技术介绍
1、数字交通是数字经济发展的重要领域，是以数据为关键要素和核心驱动，促进物理和虚拟空间的交通运输活动不断融合、交互作用的现代交通运输体系。其赋能交通运输及关联产业，推动模式、业态、产品、服务等联动创新，提升出行和物流服务品质。
2、在目前数字交通的发展过程中，其虽然能够采集大量的多源头数据类型，但缺乏一定的数据融合体系，缺乏感知网络，缺乏精准管控、协同服务能力。尤其是在面临实际的交通运作过程中，对于特殊车辆的查验过程繁琐复杂，耗费时间，一旦整个交通网络出现大批需要查验的交通运输车辆，就极易形成在查验节点的交通拥堵，阻碍正常通行，而目前，尚没有技术能够联合多方面数据进行交通运输车辆的规划指导，缺乏解决查验车辆拥堵的技术手段。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多源数据的交通运输数据共享管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，该方法包括以下步骤：
3、s1、获取道路查验节点位置数据(例如每个收费站可视为一个道路查验节点)，在每个查验节点设置有数据接收端，任一交通运输司机a在距离查验节点小于一定值n时能够上传预约申请，预约申请传输至数据接收端，数据接收端将预约申请转入数据处理通道，数据处理通道调用多源数据端口，所述多源数据端口包括运
4、s2、运输端口调用交通运输司机a的车辆在最近一个时间周期t内的平均速度、交通运输司机a的车辆与查验节点之间的距离、车载货物类型以及装载方式，计算生成交通运输司机a的车辆到达查验节点的预测时间；
5、s3、多源数据端口接收到交通运输司机a的车辆到达查验节点的预测时间后，调用道路数据端口，以交通运输司机a的车辆与查验节点之间的距离为半径检测形成的圆形区域内存在的交通运输车辆，并标记出所有交通运输车辆，在标记的交通运输车辆中选取出与交通运输司机a的车辆预约了同一查验节点的交通运输车辆，分别计算每一辆交通运输司机车辆到达查验节点的预测时间，按照时间长短进行排序，对时间小于交通运输司机a的车辆的反馈至查验端口；
6、s4、获取标记出的所有交通运输车辆中未选取出的交通运输车辆，构建交通分析模型，输出未选取出的交通运输车辆穿过查验节点的概率，若概率大于阈值，则判定为该交通运输车辆会通过查验节点，获取该交通运输车辆到达查验节点的预测时间，反馈至查验端口；
7、s5、查验端口接收到反馈数据后，调用已预约的交通运输车辆的车载货物类型以及装载方式，根据查验端口的历史查验数据，构建查验模型，输出每一辆交通运输车辆的查验时间，对于判定为会通过查验节点的交通运输车辆根据车辆大小取平均值作为查验时间，汇总计算总查验时间，输出至数据处理通道；
8、s6、数据处理通道反馈总查验时间至交通运输司机a的车辆的预约申请端口，若总查验时间超出系统设定的时间阈值，为交通运输司机a推荐下一查验节点。
9、根据上述技术方案，所述构建交通分析模型包括：
10、获取交通运输司机a的车辆与查验节点之间的距离为半径检测形成的圆形区域内的交通运输历史通行数据，任一条通过查验节点的交通运输通行数据记为q；对未通过查验节点的交通运输通行数据进行分解处理，将反向车道的交通运输车辆删除，剩余交通运输通行数据记为s；
11、计算查验节点的通过率为q/(s+q)；取同一查验节点的不同时间区间下的交通运输历史通行数据，生成不同时间区间下的查验节点的通过率，记为集合{x1、x2、…、xn}，其中x1、x2、…、xn分别代表n组选取出来的不同时间区间下的查验节点的通过率；
12、以集合{x1、x2、…、xn}作为查验节点的训练集，分析查验节点的通过率预测值，记预测值计算方式为：
13、ln+1＝d+k*t
14、其中，ln+1代表查验节点的通过率预测值；d为预测截距；k为预测斜率；t为预测周期；
15、按照移动平均的方式对预测截距、预测斜率进行取值：
16、d＝2a1-a2
17、
18、其中，a1、a2分别代表一次移动平均值和二次移动平均值；m代表移动平均中移动的数据组数值；
19、对查验节点的交通运输历史通行数据进行特征分解，分解为部分特征点，所述部分特征点包括车辆特征点与查验节点特征点；所述车辆特征点包括车辆额定承载量、车载货物类型；
20、所述查验节点特征点包括每一个路口节点的通过与否、查验节点的关联道路查验节点数量，所述每一个路口节点指在交通运输司机a的车辆与查验节点之间的距离为半径检测形成的圆形区域内的每一个道路交叉口；所述关联道路查验节点指通过当前查验节点能够到达的下一个查验节点；在实际运算中，通常会设定一定的距离来限制，防止数据无法控制，即是说，会设置有百公里范围内的区域，在这个区域内第一到达的查验节点；
21、以交通运输历史通行数据中的通过查验节点或者未通过查验节点作为结果数据，以部分特征点作为因素数据，所述因素数据中，车辆额定承载量超出系统设定承载阈值b时，定义为高，否则为低；车载货物类型为必须查验与非必须查验；每一个路口节点定义为通过与未通过；关联道路查验节点数超出系统设定数量阈值c时，定义为多，否则为少；将交通运输历史通行数据按照因素数据和结果数据整理成逐条数据组。
22、根据上述技术方案，获取当前的标记出的所有交通运输车辆中未选取出的交通运输车辆的车辆因素数据，以及预约的查验节点的因素数据，分别计算任一辆未选取出的交通运输车辆的结果数据，包括通过查验节点概率与未通过查验节点概率；
23、
24、其中，p1指逐条数据组中通过查验节点概率或未通过查验节点概率，计算通过查验节点概率时均取逐条数据组中的通过查验节点概率，计算未通过查验节点概率时均取逐条数据组中的未通过查验节点概率；p1(y1、u1、e1、r1)指因素数据为y1、u1、e1、r1时的p1概率，其中y1、u1、e1、r1指因素数据的取值，e1指路口节点部分，省略号代表每一个路口节点；p1(y1)、p1(u1)、p1(e1)、…、p1(r1)指在逐条数据组中为p1时，各项因素数据的样本概率；p(y1)、p(u1)、p(e1)、…、p(r1)指在逐条数据组中，各项因素数据的样本概率；
25、分别计算出任一辆未选取出的交通运输车辆的结果数据，其中通过查验节点的概率记为pt1，未通过查验节点的概率记为pt2，对比pt1与pt2的大小，选取较大的一方对应的结果作为该辆未选取出的交通运输车辆的结果数据；根据pt1与pt2之间的差值大小进行排序，差值越大在结果数据中排序越靠前；
26、获取预约查验节点的交通运输车辆与结果数据为通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：所述构建交通分析模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：所述构建查验模型包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：在步骤S6中，还包括：
6.一种基于多源数据的交通运输数据共享管理系统，其特征在于：该系统包括：查验节点数据模块、多源端口模块、交通运输反馈模块以及共享推荐模块；
7.根据权利要求6所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理系统，其特征在于：所述查验节点数据模块包括道路节点位置单元与数据接收单元；
8.根据权利要求6所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理系统，其特征在于：所述多源端口模块包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于多源
10.根据权利要求6所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理系统，其特征在于：所述共享推荐模块包括数据共享单元与推荐单元；
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：所述构建交通分析模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：所述构建查验模型包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的交通运输数据共享管理方法，其特征在于：在步骤s6中，还包括：
6.一种基于多源数据的交通运输数据共享管理系统，其特征在于：该...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘明，丁守运，金鑫，杨香传，李涛，闫廷，
申请(专利权)人：青岛交通科技信息有限公司，
类型：发明
国别省市：
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