【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通大数据处理算法，具体为基于数字孪生的交通大数据处理算法及装置。
技术介绍
1、在传统的交通管理系统中，大数据处理涉及多种数据源，包括来自交通传感器、摄像头等的实时和历史数据。这些数据的复杂性和实时性要求对处理算法和系统的性能提出了更高的要求。在交通大数据处理过程中，主要包括交通状况数据的实时获取、数据融合、分类和打包等过程，而这些过程主要由程序在后台完成，不能直观地为所有工作人员展现，为相关数据处理及可视化工作带来一定的门槛，不利于交通大数据的及时处理。另一方面由于交通大数据的数据结构复杂、处理过程极其繁琐、实时性和灵活性要求高，使得程序工作人员工作量巨大，为工作量分配均衡性带来挑战，生产效率难以得到保证。因此，开发一种流程简洁、实时性高、灵活性强的低门槛交通大数据处理系统十分迫切。
2、数字孪生技术近年来的发展为解决这些问题提供了新的可能性。数字孪生是一种将实体系统的数字副本与实时数据相结合的技术，通过模拟和分析数字孪生，可以更好地理解和优化实际系统的运行状态。在交通管理领域，数字孪生的应用为实时监测、模拟和优化交通流提供了新的途径。然而，在当前技术水平下，如何有效地将数字孪生技术与交通大数据处理算法相结合，以提高交通系统的整体效能，仍然是一个需要解决的问题。
技术实现思路
1、解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于数字孪生的交通大数据处理算法及装置，解决了如何有效地将数字孪生技术与交通大数据处理算法相结合，以提高交
3、技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：1、基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于，包括：
5、s1、收集交通数据，包括来自交通传感器和摄像头的实时和历史数据，初步清洗和格式化所收集的数据，将清洗和格式化后的数据输入到数字孪生模型中；
6、s2、数据被分发到各个边缘计算节点进行处理，这些节点在本地执行数据预处理任务，采用分布式的云边协同调度策略，减少对中央服务器的依赖，提高处理效率，数据被调度到不同的节点，如节点1、节点2、节点3，进行进一步处理，其中每个节点可能被分配不同的任务或角色在数字孪生模型中，使用机器学习算法对数据进行分析处理，根据分析结果实时更新数字孪生模型，以反映当前的交通状况，使用训练好的模型对传输到各个节点的数据进行预测，并根据预测结果对模型进行相应的调整和优化；
7、s3、使用优化的路由算法分析和推荐最佳交通流线，通过数据可视化工具将数字孪生模型的输出展示给交通管理者；
8、s4、对展示的数据进行实时监控，并根据需要调整交通信号，收集用户反馈及交通管理者的调整数据；
9、s5、将反馈数据重新输入模型，优化数据处理算法，实施基于模型预测的交通控制策略；
10、s6、将优化后的交通数据处理算法更新至系统，以持续改进交通流量管理。
11、优选的，所述数字孪生模型通过3d立体可视化展示交通流量和模式变化，所述数据清洗和格式化处理步骤包括异常值检测和数据标准化。
12、优选的，所述机器学习算法包括支持向量机、深度学习网络、k近邻算法和决策树模型，所述路由算法基于遗传算法或粒子群优化。
13、优选的，所述数据可视化工具包括交互式地图、实时交通状态仪表板、数据表、饼状图、柱状图、散点图、折线图和雷达图，所述实时监控采用基于事件的触发机制。
14、优选的，所述反馈数据收集通过移动应用或网页接口进行，所述交通控制策略包括交通信号优化和交通流引导。
15、优选的，所述数据处理算法采用增量学习方式进行，所述交通数据处理系统还包括实时告警系统，用于在检测到交通异常时立即通知交通管理者，所述实时告警系统包括数字孪生引擎、人工智能告警和阈值告警，且人工智能告警和阈值告警之间双向连接。
16、优选的，所述数字孪生模型包括多层次的交通元素表示，所述交通元素包括车辆、道路标志、交通信号、建筑3d模型、监测设备模型、地理地图模型、交通设施模型、采集模块模型、车辆模型和人及各种动物模型。
17、于数字孪生的交通大数据处理装置，包括：数据收集与预处理模块、数字孪生模型、机器学习分析模块、数据可视化、分析告警装置、数字孪生引擎和用户界面与实时告警系统，所述数字孪生引擎、人工智能告警、阈值告警形成分析告警系统，所述分析告警装置包括告警展示标志、3d智能化模型与告警系统软件及程序。
18、有益效果
19、本专利技术提供了基于数字孪生的交通大数据处理算法及装置。具备以下有益效果：
20、建立3d立体可视化智能模型，高度还原交通大数据物理世界全貌，构建虚实映射的数字孪生系统平台及实时告警装置，针对交通大数据，实现实时数据交互，采集到的数据直接传入数字孪生引擎，同时可人工反馈并操控数据处理方法，同时，数据进入人工智能分析系统，实现实时数据分析并将分析结果推送到告警系统软件及程序，实时性提升，通过数字孪生技术，系统能够实时模拟和反映实际交通场景，从而提高了数据的实时性，通过数字孪生对交通系统的模拟和分析，系统可能能够实施更有效的交通流优化策略，减少拥堵、提高道路利用率，对交通数据更准确的处理和智能化的优化可能改善了交通用户的体验，减少了通勤时间，提高了道路通行效率，可视化展示，数字孪生技术有助于以更直观、可视的方式展示交通数据，提高了交通管理者对系统状态的理解，也使得决策过程更加透明和易于沟通。
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1.基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述数字孪生模型通过3D立体可视化展示交通流量和模式变化，所述数据清洗和格式化处理步骤包括异常值检测和数据标准化。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述机器学习算法包括支持向量机、深度学习网络、k近邻算法和决策树模型，所述路由算法基于遗传算法或粒子群优化。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述数据可视化工具包括交互式地图、实时交通状态仪表板、数据表、饼状图、柱状图、散点图、折线图和雷达图，所述实时监控采用基于事件的触发机制。
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述反馈数据收集通过移动应用或网页接口进行，所述交通控制策略包括交通信号优化和交通流引导。
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述数据处理算法采用增量学习方式进行，所述交通数据处理系统还包括实时
7.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述数字孪生模型包括多层次的交通元素表示，所述交通元素包括车辆、道路标志、交通信号、建筑3D模型、监测设备模型、地理地图模型、交通设施模型、采集模块模型、车辆模型和人及各种动物模型。
8.基于数字孪生的交通大数据处理装置，其特征在于，包括：数据收集与预处理模块、数字孪生模型、机器学习分析模块、数据可视化、分析告警装置、数字孪生引擎和用户界面与实时告警系统，所述数字孪生引擎、人工智能告警、阈值告警形成分析告警系统，所述分析告警装置包括告警展示标志、3D智能化模型与告警系统软件及程序。
...【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述数字孪生模型通过3d立体可视化展示交通流量和模式变化，所述数据清洗和格式化处理步骤包括异常值检测和数据标准化。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述机器学习算法包括支持向量机、深度学习网络、k近邻算法和决策树模型，所述路由算法基于遗传算法或粒子群优化。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述数据可视化工具包括交互式地图、实时交通状态仪表板、数据表、饼状图、柱状图、散点图、折线图和雷达图，所述实时监控采用基于事件的触发机制。
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通大数据处理算法，其特征在于：所述反馈数据收集通过移动应用或网页接口进行，所述交通控制策略包括交通信号优化和交通流引导。
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱松荣，周吉，冯毅雄，岳昊，唐建航，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：
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