【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通数据处理，尤其涉及一种面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法和装置。
技术介绍
1、在城市公共交通体系里，公交车安全行驶是保障民众出行安全的关键环节。随着信息技术在交通领域的深度应用，多种数据源为公交车碰撞风险的实时预测提供了海量信息。然而，这些多源数据在实际应用中暴露出诸多问题，严重制约了碰撞风险预测的准确性与时效性。
2、1.数据来源繁杂：公交车运行数据采集自多个不同的系统与设备。公交车gps系统为车辆定位提供依据；adas和dsm分别监测车辆行驶状况与驾驶员状态，产生各类碰撞预警以及驾驶员接打电话、抽烟等异常行为等数据；车辆自身传感器则采集瞬时速度、加速踏板开度和制动踏板开度等数据。这些数据源各自独立工作，数据格式、采集频率以及精度都存在明显差异，导致数据融合难度大幅增加。
3、2.数据质量欠佳：在数据采集过程中，受各类因素影响，数据质量问题频发。gps信号易受高楼、山体等遮挡，致使经纬度数据出现缺失；传感器可能因老化、故障等原因产生错误数据，如速度传感器输出异常速度值；信号传输过程中...
【技术保护点】
1.一种面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，多源公交车数据包括：公交车GPS数据、碰撞预警信息数据、异常驾驶行为数据、公交车仪表数据、公交车驾驶员操作数据、公交车站位置数据。
3.如权利要求2所述的面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，匹配融合包含：基于工号和姓名的初步匹配和时间同步匹配。
4.如权利要求3所述的面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，数据清洗包括：剔除异常速度数据、剔除公交车站
...【技术特征摘要】
1.一种面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，多源公交车数据包括：公交车gps数据、碰撞预警信息数据、异常驾驶行为数据、公交车仪表数据、公交车驾驶员操作数据、公交车站位置数据。
3.如权利要求2所述的面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，匹配融合包含：基于工号和姓名的初步匹配和时间同步匹配。
4.如权利要求3所述的面向公交车碰撞风险预测的数据清洗及匹配方法，其特征在于，数据清洗包括：剔除异常速度数据、剔除公交车站上下游数据。
...【专利技术属性】
技术研发人员：梁泉，胡娟娟，
申请(专利权)人：交通运输部管理干部学院，
类型：发明
国别省市：
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