【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于货运车辆风险识别和分类监管方法，具体是指一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法。
技术介绍
1、随着物流行业的快速发展和物联网技术的广泛应用，货运车辆的安全管理和风险控制成为了重要的研究课题；
2、但现有货运车辆风险识别和分类监管方法还存在一定的缺陷，现有货运车辆风险识别和分类监管专注于单一类型的数据，如信用数据或监测数据，缺乏有效的数据融合机制，依赖于人工分析和经验判断，可能存在主观性和滞后性，现有的监管方式往往对所有货运车辆采取同一套标准和措施，没有充分考虑到不同车辆和企业之间的风险差异，为此，提出一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，包括以下步骤：
3、s1、信用数据包括车辆历史运行数据、驾驶员行为数据、企业信用记录等；实时监测数据包括车辆位置、速度、刹车状态、货物状态等信息；
4、s2、对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和异常值处理；
5、s3、根据信用数据和实时监测数据的关联性，建立风险评估模型，对每个货运车辆进行风险评分；
6、s4、根据风险评分对货运车辆进行分类，根据风险
7、s5、对于高风险车辆，增加检查频次，加强监管力度。
8、其中，所述s1，信用数据包括车辆历史运行数据、驾驶员行为数据、企业信用记录等，实时监测数据包括车辆位置、速度、刹车状态、货物状态信息运行监测数据，从相关信用评价机构获取企业的信用记录，如是否有违规行为、是否按时缴纳费用；
9、通过gps设备获取车辆的实时位置信息，车载传感器或gps数据获取车辆的实时速度，通过车载传感器监测车辆的刹车状态，刹车是否正常、刹车是否频繁，通过车载传感器或智能终端获取货物的实时状态。
10、其中，所述s2，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和异常值处理，将不同来源的数据格式统一，将文本数据转换为数字数据、将不同时间格式统一，数据处理公式为：
11、(x-min(x))/(max(x)-min(x))，
12、z-score normalization：(x-μ)/σ，
13、在公式中，μ是平均值，σ是标准差，将不同来源的数据格式统一，将文本数据转换为数字数据、将不同时间格式统一。
14、其中，所述s3，根据专家经验和数据分析结果，选择与货运车辆风险相关的信用特征和监测特征作为模型输入，基于已有的标注数据(即已知风险等级的车辆样本)进行模型训练，使用逻辑回归算法进行实现，公式为：
15、y＝1/(1+e^(-z))，
16、在公式中，z＝w_0+w_1x_1+...+w_nx_n，w_i是权重，x_i是输入特征，y是预测的概率。
17、其中，所述s4，根据历史数据和专家经验，设定不同风险等级的阈值；阈值可以是固定的数值，也可以是动态变化的，根据实际情况进行调整，将经过预处理的实时监测数据输入风险评估模块，通过风险评估算法子模块计算出每个货运车辆的风险值，将风险评估结果与设定的阈值进行比较，将货运车辆分为高风险、中等风险和低风险类别，风险值大于高风险阈值则判定为高风险车辆，风险值介于高风险和中等风险阈值之间则判定为中等风险车辆，风险值小于中等风险阈值则判定为低风险车辆，根据分类结果，差异化监管模块可以制定针对不同风险等级的监管策略，对高风险车辆增加检查频次，中等风险车辆适当增加检查频次，低风险车辆适当减少检查频次。
18、其中，所述s5，根据风险分类模块输出的分类结果，将货运车辆分为高风险、中等风险和低风险类别，根据分类结果，制定相应的监管策略，包括检查频次、检查内容、监管力度等方面的规定，将制定的监管策略存储在监管策略数据库中，从车辆管理系统中获取货运车辆的实时位置和状态信息，根据存储在监管策略数据库中的监管策略，对不同风险等级的车辆采取不同的监管措施，对于高风险车辆，增加检查频次，加强监管力度，对于中等风险车辆，适当增加检查频次，保持一定监管力度，对于低风险车辆，适当减少检查频次，减小监管力度。
19、其中，从监管执行数据库中获取历史监管数据和记录，对监管效果进行评估，分析不同监管策略对风险控制的效果，以及监管措施的执行情况和效果反馈，根据评估结果，对监管策略进行优化和调整，不断完善和改进差异化监管模块的工作效率和效果。
20、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
21、1、本专利技术通过结合了信用数据和监测数据，对货运车辆进行全面评估，能够更准确地识别和分类风险，信用数据涵盖了车辆历史运行数据、驾驶员行为数据和企业信用记录等，能够反映车辆的信用状况；监测数据包括实时位置、速度、刹车状态和货物状态等信息，能够反映车辆的实时运行状态，这种方法综合考虑了多种因素，提高了风险评估的准确性和可靠性；
22、2、本专利技术中通过数据预处理和模型训练，实现了风险评分的自动化和智能化。通过建立风险评估模型，对每个货运车辆进行风险评分，避免了人工干预和主观判断的误差；
23、3、本专利技术中通过根据风险分类结果制定针对性的监管策略，对不同风险等级的车辆采取不同的监管措施，对于高风险车辆，增加检查频次，加强监管力度；对于中等风险车辆，适当增加检查频次，保持一定监管力度；对于低风险车辆，适当减少检查频次，减小监管力度，减少不必要的资源浪费；
24、4、本专利技术通过监管效果评估和策略优化，能够不断完善和改进差异化监管模块的工作效率和效果，通过获取历史监管数据和记录，对监管效果进行评估，分析不同监管策略对风险控制的效果以及监管措施的执行情况和效果反馈。
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1.一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述S1，信用数据包括车辆历史运行数据、驾驶员行为数据、企业信用记录等，实时监测数据包括车辆位置、速度、刹车状态、货物状态信息运行监测数据，从相关信用评价机构获取企业的信用记录，如是否有违规行为、是否按时缴纳费用；
3.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述S2，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和异常值处理，将不同来源的数据格式统一，将文本数据转换为数字数据、将不同时间格式统一，数据处理公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述S3，根据专家经验和数据分析结果，选择与货运车辆风险相关的信用特征和监测特征作为模型输入，基于已有的标注数据(即已知风险等级的车辆样本)进行模型训练，使用逻辑回归算法进行实现，公式
5.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述S4，根据历史数据和专家经验，设定不同风险等级的阈值；阈值可以是固定的数值，也可以是动态变化的，根据实际情况进行调整，将经过预处理的实时监测数据输入风险评估模块，通过风险评估算法子模块计算出每个货运车辆的风险值，将风险评估结果与设定的阈值进行比较，将货运车辆分为高风险、中等风险和低风险类别，风险值大于高风险阈值则判定为高风险车辆，风险值介于高风险和中等风险阈值之间则判定为中等风险车辆，风险值小于中等风险阈值则判定为低风险车辆，根据分类结果，差异化监管模块可以制定针对不同风险等级的监管策略，对高风险车辆增加检查频次，中等风险车辆适当增加检查频次，低风险车辆适当减少检查频次。
6.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述S5，根据风险分类模块输出的分类结果，将货运车辆分为高风险、中等风险和低风险类别，根据分类结果，制定相应的监管策略，包括检查频次、检查内容、监管力度等方面的规定，将制定的监管策略存储在监管策略数据库中，从车辆管理系统中获取货运车辆的实时位置和状态信息，根据存储在监管策略数据库中的监管策略，对不同风险等级的车辆采取不同的监管措施，对于高风险车辆，增加检查频次，加强监管力度，对于中等风险车辆，适当增加检查频次，保持一定监管力度，对于低风险车辆，适当减少检查频次，减小监管力度。
7.根据权利要求6所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：从监管执行数据库中获取历史监管数据和记录，对监管效果进行评估，分析不同监管策略对风险控制的效果，以及监管措施的执行情况和效果反馈，根据评估结果，对监管策略进行优化和调整，不断完善和改进差异化监管模块的工作效率和效果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述s1，信用数据包括车辆历史运行数据、驾驶员行为数据、企业信用记录等，实时监测数据包括车辆位置、速度、刹车状态、货物状态信息运行监测数据，从相关信用评价机构获取企业的信用记录，如是否有违规行为、是否按时缴纳费用；
3.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述s2，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和异常值处理，将不同来源的数据格式统一，将文本数据转换为数字数据、将不同时间格式统一，数据处理公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述s3，根据专家经验和数据分析结果，选择与货运车辆风险相关的信用特征和监测特征作为模型输入，基于已有的标注数据(即已知风险等级的车辆样本)进行模型训练，使用逻辑回归算法进行实现，公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于信用数据与监测数据融合的货运车辆风险识别和分类监管方法，其特征在于：所述s4，根据历史数据和专家经验，设定不同风险等级的阈值；阈值可以是固定的数值，也可以是动态变化的，根据实际情况进行调整，将经过预处理的实时监测数据输入风险评估模块，通过风险评估算法子模块计算出每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋文浩，何珍珍，朱小发，
申请(专利权)人：江苏天行科技咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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