【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通信息工程，尤其涉及一种基于大数据的交通运输统计方法。
技术介绍
1、交通信息工程
专注于利用信息技术、数据分析和计算机科学的方法，来处理和分析交通系统中产生的大量数据。其核心目的是提高交通系统的效率、安全性和可持续性。交通信息工程涉及多种技术，包括数据挖掘、模式识别、预测分析和优化算法。利用来自各种来源的数据(如车辆gps信号、交通流量监控、公共交通系统记录)，以提供对交通模式的深入理解，进而指导交通规划和管理。
2、其中，基于大数据的交通运输统计方法是一种使用大规模交通数据来进行分析和解释交通系统行为的方法。这种方法的目的是通过对大量数据的分析，识别交通流量的模式、预测交通拥堵和事故的可能性，以及优化交通网络的运行效率。旨在实现更加精确和有效的区域交通管控，减少交通拥堵，提高交通安全，从而提升整个交通系统的性能。例如，通过分析历史交通数据，可以预测特定时间和地点的交通需求，从而帮助区域路网规划者和区域交通管控部门更有效地分配资源。通常采用各种数据收集和分析技术。通过传感器、gps系统、视频监控、社交媒体数据和数据源收集交通数据，利用数据挖掘和机器学习算法对这些数据进行处理和分析，以识别交通模式、预测未来趋势，并制定相应的管理策略，这种方法还包括使用仿真和建模技术来测试差异性的区域交通管控方案，以评估其对交通流量和安全性的影响，为区域交通管控提供科学依据。
3、传统基于大数据的交通运输统计方法在处理复杂和动态变化的区域路网交通环境时显示出一些不足。例如，传统方法在交通模式识别和分类
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的交通运输统计方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于大数据的交通运输统计方法，包括以下步骤：
3、s1：基于区域路网交通流量数据，采用谱聚类算法，构建相似度矩阵反映差异性交通节点间的关联强度，通过谱分解技术将节点映射到低维空间中，并进行图结构优化，生成交通流量区域划分图；
4、s2：基于所述交通流量区域划分图，采用k均值聚类算法，通过计算交通区域的特征向量和初始聚类中心，迭代更新聚类中心位置减少类内距离，对差异性交通模式进行分类，并进行模式相似度分析，生成区域交通模式分类；
5、s3：基于所述区域交通模式分类，采用arima模型，对历史交通流量数据进行差分处理，结合自回归和移动平均模型对时间序列进行建模，并分析季节性因素，进行交通流量趋势预测，生成交通流量趋势预测；
6、s4：基于所述交通流量趋势预测，采用网络流理论，通过建立路网的流量网络模型并计算最大流量值，分析网络中节点和边的流量分配情况，评估整体路网运输效率，并进行流量平衡计算，生成路网运输效率分析；
7、s5：基于所述路网运输效率分析，采用遗传算法，通过对路网路径进行编码并应用选择、交叉和变异操作模拟自然选择过程，优化交通路线配置，并进行路径成本评估，生成交通路线方案；
8、s6：基于所述交通路线方案，采用模糊逻辑控制器，通过设置多个模糊规则并结合模糊变量的输入，进行模糊推理和决策制定，制定合适的区域交通管控策略，并进行策略效率评估，生成区域交通管控策略；
9、s7：基于所述区域交通管控策略，采用决策树模型，通过分析差异性策略的特征和结果，构建决策树以归类和预测策略效果，并根据情况进行树的剪枝操作，评估策略实施效果，生成策略效果评估结果；
10、s8：基于所述策略效果评估结果，采用模拟退火算法进行初步路网分析，逐步降低搜索温度调整和测试差异性的路网配置，对路网配置方案进行对比分析，生成交通运输优化方案。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述交通流量区域划分图具体为交通节点作为图中的顶点、顶点间的连接关系、反映出差异性区域的交通流量特征和结构，所述区域交通模式分类具体为差异性交通区域的分类标签，所述交通流量趋势预测具体指一系列预测图表和数值展示未来时间段内交通区域的交通流量变化趋势，所述路网运输效率分析具体为关键路段、节点的流量分布图、整体路网的流量分配和瓶颈区域，所述交通路线方案包括交通路线、改变的交通信号配置、预期的流量分布和减少拥堵的潜在效果，所述区域交通管控策略具体指策略描述了对目标交通状况的响应措施，所述策略效果评估结果具体为区域交通管控策略的效果分析，所述交通运输优化方案包括调整的路网配置、预期的流量改善区域、长期和短期的交通改善措施。
12、作为本专利技术的进一步方案，基于区域路网交通流量数据，采用谱聚类算法，构建相似度矩阵反映差异性交通节点间的关联强度，通过谱分解技术将节点映射到低维空间中，并进行图结构优化，生成交通流量区域划分图的步骤具体为；
13、s101：基于区域路网交通流量数据，采用主成分分析，通过计算数据的协方差矩阵，提取特征值和特征向量，并通过降低数据维度突出交通特征，生成降维后的交通特征数据；
14、s102：基于所述降维后的交通特征数据，采用高斯混合模型，通过设定差异性的高斯分布，评估分布中数据点的概率，通过将差异性的分布模型组合起来，近似地表示整个数据集的分布特性，生成概率分布模型数据；
15、s103：基于所述概率分布模型数据，采用谱聚类算法，通过构建相似度矩阵和进行特征值分解，将交通节点映射到低维空间，优化节点间的相似度表示，生成优化节点距离数据；
16、s104：基于所述优化节点距离数据，采用密度聚类算法，通过设置密度阈值来区分核心点、边界点和噪声点，在有噪声的数据集中识别出高密度区域，生成交通流量区域划分图。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述交通流量区域划分图，采用k均值聚类算法，通过计算交通区域的特征向量和初始聚类中心，迭代更新聚类中心位置减少类内距离，对差异性交通模式进行分类，并进行模式相似度分析，生成区域交通模式分类的步骤具体为；
18、s201：基于所述交通流量区域划分图，采用自组织映射网络算法，执行神经元的竞争学习，通过不断调整神经元，捕捉和学习输入数据的拓扑结构，生成特征映射模式数据；
19、s202：基于所述特征映射模式数据，采用随机森林算法，通过构建多个决策树来评估差异性特征的重要性，选取特征指导后续的聚类过程，生成特征重要性评估数据；
20、s203：基于所述特征重要性评估数据，采用k均值聚类算法，通过迭代计算并更新聚类中心，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，所述交通流量区域划分图具体为交通节点作为图中的顶点、顶点间的连接关系、反映出差异性区域的交通流量特征和结构，所述区域交通模式分类具体为差异性交通区域的分类标签，所述交通流量趋势预测具体指一系列预测图表和数值展示未来时间段内交通区域的交通流量变化趋势，所述路网运输效率分析具体为关键路段、节点的流量分布图、整体路网的流量分配和瓶颈区域，所述交通路线方案包括交通路线、改变的交通信号配置、预期的流量分布和减少拥堵的潜在效果，所述区域交通管控策略具体指策略描述了对目标交通状况的响应措施，所述策略效果评估结果具体为区域交通管控策略的效果分析，所述交通运输优化方案包括调整的路网配置、预期的流量改善区域、长期和短期的交通改善措施。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于区域路网交通流量数据，采用谱聚类算法，构建相似度矩阵反映差异性交通节点间的关联强度，通过谱分解技术将节点映射到低维空间中，并进行图结构优化，生成
4.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述交通流量区域划分图，采用K均值聚类算法，通过计算交通区域的特征向量和初始聚类中心，迭代更新聚类中心位置减少类内距离，对差异性交通模式进行分类，并进行模式相似度分析，生成区域交通模式分类的步骤具体为；
5.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述区域交通模式分类，采用ARIMA模型，对历史交通流量数据进行差分处理，结合自回归和移动平均模型对时间序列进行建模，并分析季节性因素，进行交通流量趋势预测，生成交通流量趋势预测的步骤具体为；
6.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述交通流量趋势预测，采用网络流理论，通过建立路网的流量网络模型并计算最大流量值，分析网络中节点和边的流量分配情况，评估整体路网运输效率，并进行流量平衡计算，生成路网运输效率分析的步骤具体为；
7.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述路网运输效率分析，采用遗传算法，通过对路网路径进行编码并应用选择、交叉和变异操作模拟自然选择过程，优化交通路线配置，并进行路径成本评估，生成交通路线方案的步骤具体为；
8.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述交通路线方案，采用模糊逻辑控制器，通过设置多个模糊规则并结合模糊变量的输入，进行模糊推理和决策制定，制定合适的区域交通管控策略，并进行策略效率评估，生成区域交通管控策略的步骤具体为；
9.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述区域交通管控策略，采用决策树模型，通过分析差异性策略的特征和结果，构建决策树以归类和预测策略效果，并根据情况进行树的剪枝操作，评估策略实施效果，生成策略效果评估结果的步骤具体为；
10.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述策略效果评估结果，采用模拟退火算法进行初步路网分析，逐步降低搜索温度调整和测试差异性的路网配置，对路网配置方案进行对比分析，生成交通运输优化方案的步骤具体为；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，所述交通流量区域划分图具体为交通节点作为图中的顶点、顶点间的连接关系、反映出差异性区域的交通流量特征和结构，所述区域交通模式分类具体为差异性交通区域的分类标签，所述交通流量趋势预测具体指一系列预测图表和数值展示未来时间段内交通区域的交通流量变化趋势，所述路网运输效率分析具体为关键路段、节点的流量分布图、整体路网的流量分配和瓶颈区域，所述交通路线方案包括交通路线、改变的交通信号配置、预期的流量分布和减少拥堵的潜在效果，所述区域交通管控策略具体指策略描述了对目标交通状况的响应措施，所述策略效果评估结果具体为区域交通管控策略的效果分析，所述交通运输优化方案包括调整的路网配置、预期的流量改善区域、长期和短期的交通改善措施。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于区域路网交通流量数据，采用谱聚类算法，构建相似度矩阵反映差异性交通节点间的关联强度，通过谱分解技术将节点映射到低维空间中，并进行图结构优化，生成交通流量区域划分图的步骤具体为；
4.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述交通流量区域划分图，采用k均值聚类算法，通过计算交通区域的特征向量和初始聚类中心，迭代更新聚类中心位置减少类内距离，对差异性交通模式进行分类，并进行模式相似度分析，生成区域交通模式分类的步骤具体为；
5.根据权利要求1所述的基于大数据的交通运输统计方法，其特征在于，基于所述区域交通模式分类，采用arima模型，对历史交通流量...
【专利技术属性】
技术研发人员：李蓁，王李轩，张旭，王冰羽，张磊，
申请(专利权)人：陕西省交通环境监测中心站有限公司，
类型：发明
国别省市：
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