【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于智慧车站的数据处理方法及系统。
技术介绍
1、智慧车站集成了大量传感器、数据采集设备和信息技术，为城市公共交通系统提供了更高效、更智能的运营和管理手段。然而，随着城市人口的不断增长和交通需求的上升，智慧车站的布局和资源分配问题变得越来越复杂和具有挑战性。传统方法无法有效应对这些问题，因此一种基于数据处理和智能算法的创新方法来解决这一问题。
2、在现有的研究背景下，智慧车站面临着多方面的挑战。城市交通的动态性和不确定性使得站点布局和资源分配更加灵活和智能的策略，以适应不同的交通需求和流量波动。其次，历史运营数据的分析和利用仍然面临着数据质量、异常值和数据处理效率等问题，这些问题直接影响了模型的准确性和可行性。站点布局和资源分配综合考虑多个因素，如距离、客流量、站点环境等，而传统方法难以处理多维复杂数据的融合和权衡，新的研究方法来综合优化站点配置。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于智慧车站的数据处理方法及系统，用于提高了智慧车站的数据处理准确率并提高了智慧车站的布局准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种基于智慧车站的数据处理方法，所述基于智慧车站的数据处理方法包括：
3、基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的n个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到m个第二智慧车站，n和m为正整数，n≥m；
4、对所述m个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史
5、基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述m个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的m个第二智慧车站进行智能体构建，得到m个初始智能体；
6、通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述m个初始智能体进行策略网络更新，得到m个目标智能体；
7、通过预置的混合整数规划模型对所述m个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；
8、根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。
9、第二方面，本申请提供了一种基于智慧车站的数据处理系统，所述基于智慧车站的数据处理系统包括：
10、检测模块，用于基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的n个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到m个第二智慧车站，n和m为正整数，n≥m；
11、分析模块，用于对所述m个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据；
12、构建模块，用于基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述m个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的m个第二智慧车站进行智能体构建，得到m个初始智能体；
13、更新模块，用于通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述m个初始智能体进行策略网络更新，得到m个目标智能体；
14、求解模块，用于通过预置的混合整数规划模型对所述m个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；
15、优化模块，用于根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。
16、本申请提供的技术方案中，使用多维数据，包括站点距离、客流量、站点环境等多个因素，进行站点分析。这有助于更全面地理解智慧车站的影响因素，从而更好地规划站点布局。通过历史数据采集和分析，该方法能够检测站点的异常情况，并筛选出异常站点。这有助于减少运营中的问题和故障，提高整体效率。通过建立动态交互图模型，可以更好地模拟智慧车站之间的相互关系和资源分配情况。这有助于更准确地优化资源分配策略。通过使用多智能体强化学习算法，可以培养智能体来适应不断变化的智慧车站环境。这有助于提高系统的自适应性和性能。使用图注意力网络对站点交互进行动态变化预测，可以更好地理解车站之间的关系和趋势，有助于及时调整资源分配策略。通过混合整数规划模型，可以精确地计算站点资源的最优分配，以确保最大化站点收益并限制站点能耗。通过站点布局优化，可以确保站点的位置和资源分配与目标资源分配方案一致，提高整体站点效能，进而提高了智慧车站的数据处理准确率并提高了智慧车站的布局准确率。
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1.一种基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于智慧车站的数据处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M，包括：
3.根据权利要求2所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体，包括：
5.根据权利要求4所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别
6.根据权利要求5所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述通过预置的混合整数规划模型对所述M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案，包括：
7.根据权利要求1所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息，包括：
8.一种基于智慧车站的数据处理系统，其特征在于，所述基于智慧车站的数据处理系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于智慧车站的数据处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的n个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到m个第二智慧车站，n和m为正整数，n≥m，包括：
3.根据权利要求2所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述对所述m个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述m个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的m个第二智慧车站进行智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟令章，
申请(专利权)人：深圳宇翊技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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