【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及综合交通指标分析，尤其涉及一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法。
技术介绍
1、交通，作为现代社会经济活动的血脉，承担着人与物资流动的重任，它涵盖了道路、铁路、航空、水路多种运输方式，每种方式都有其独特的优势和适用场景，随着城市化进程的加速和智能交通系统的发展，交通管理日益复杂，对数据的依赖性和实时性要求也越来越高，综合交通指标体系，作为评估交通状况、指导交通规划与管理的重要工具，涵盖了交通流量、速度、拥堵程度、安全性、公共交通服务质量多个维度，基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，主要利用智能手机的移动设备作为数据采集与传输的媒介，实现对交通数据的实时、全面、精准采集，并通过数据分析技术，挖掘出交通状况背后的深层次规律，为交通管理提供科学依据，然而，现有技术在这一领域的应用仍存在一些问题：
2、1.传统方法多依赖于固定监测设备，如摄像头、传感器，难以实现对交通数据的全面覆盖和实时采集；
3、2.交通数据具有海量、多维、动态特点，传统数据处理方法难以准确地挖掘出有价值的信息；
4、3.各部门之间的数据共享机制不健全，导致数据孤岛现象严重，影响了交通管理的整体效能。
5、为解决上述问题，本申请中提出一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法。
技术实现思路
1、基于
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提出了一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法。
2、本专利技术提出的一种基于移动端的
3、步骤一：数据采集，利用智能手机内置的gps、加速度传感器，实时采集车辆位置、速度、加速度数据；
4、步骤二：数据预处理，对采集到的原始数据进行清洗，去除异常值和重复数据；
5、步骤三：特征提取，采用数据挖掘技术，提取交通数据中的关键特征，如交通流量、速度分布、拥堵时段；
6、步骤四：交通指数计算，根据提取的特征，计算交通拥堵指数tci、交通流畅度指数tsi的综合交通指标；
7、步骤五：时空分析，利用地理信息系统gis技术，对交通数据进行时空分析，揭示交通状况随时间和空间的变化规律；
8、步骤六：预测与预警，利用机器学习算法对交通数据进行预测，提前发现潜在的交通拥堵风险；
9、步骤七：信息整合与发布，建立交通信息共享平台，实现各部门之间的数据共享和交换；
10、步骤八：反馈与优化，收集用户对交通信息服务平台的使用反馈，不断优化平台功能和用户体验。
11、优选的，所述数据采集包括以下步骤：
12、步骤一、gps数据采集：
13、s1、启动智能手机gps功能，设置采样频率；
14、s2、实时记录车辆经度、纬度、海拔位置信息；
15、s3、根据位置变化计算车辆行驶速度和加速度；
16、步骤二、传感器数据采集：
17、s1、利用智能手机内置的加速度传感器，实时采集车辆的加速度数据；
18、s2、采集其他可能的传感器数据，如方向传感器数据，用于辅助分析车辆行驶状态；
19、步骤三、 用户调查问卷设计：
20、s1、设计包含交通拥堵程度、安全性、行驶舒适度主观评价问题的问卷；
21、s2、确定问卷发布渠道和频率，如通过app推送、社交媒体；
22、s3、收集用户反馈，并整理成结构化数据。
23、优选的，所述数据预处理包括以下步骤：
24、步骤一、数据清洗：
25、s1、识别并删除缺失值、重复值或明显异常的数据记录；
26、s2、对异常值进行平滑处理或插值处理，以减少数据误差；
27、步骤二、数据标准化：
28、s1、对不同来源、不同格式的数据进行格式统一，如将时间数据转换为统一的时间格式；
29、s2、对数据进行归一化处理，使不同量纲的数据能够进行比较和分析。
30、优选的，所述特征提取包括以下步骤：
31、步骤一、 交通流量提取：
32、s1、根据车辆位置数据，统计特定时间段内通过某一路段的车辆数量；
33、s2、计算平均交通流量、高峰时段交通流量指标；
34、步骤二、速度分布提取：
35、s1、对车辆速度数据进行统计分析，计算平均速度、速度标准差指标；
36、s2、绘制速度分布曲线，分析速度变化的规律；
37、步骤三、拥堵时段提取：
38、s1、根据车辆行驶时间和速度数据，识别出交通拥堵的时段；
39、s2、统计拥堵时段内车辆的平均等待时间和行驶速度；
40、步骤四、聚类算法应用：
41、s1、选择合适的聚类算法k-means，设置聚类数量k；
42、s2、对交通数据进行聚类分析，识别出不同的交通状态，如畅通、轻微拥堵、严重拥堵。
43、优选的，所述交通指数计算包括以下步骤：
44、步骤一、 交通拥堵指数tci计算：
45、s1、根据拥堵路段长度和拥堵时间数据，计算每个路段的拥堵指数；
46、s2、交通拥堵指数计算公式：tci=σ(拥堵路段长度 × 拥堵时间) / 总路段长度，得到整个区域的交通拥堵指数；
47、步骤二、交通流畅度指数tsi计算：
48、s1、收集车辆行驶的总距离和总时间数据；
49、s2、利用公式tsi = 总行驶距离 / 总行驶时间，计算交通流畅度指数。
50、优选的，所述时空分析包括以下步骤：
51、步骤一、 gis技术应用：
52、s1、导入交通数据到gis系统中，进行可视化展示；
53、s2、利用gis的空间分析功能，分析交通状况的空间分布规律；
54、步骤二：时空聚类算法应用：
55、s1、选择合适的时空聚类算法，如st-dbscan，设置算法参数；
56、s2、对交通数据进行时空聚类分析，识别出交通热点区域和拥堵时段。
57、优选的，所述预测与预警包括以下步骤：
58、步骤一、机器学习算法选择：
59、s1、根据数据特点和预测需求，选择合适的机器学习算法，如支持向量机svm、神经网络nn；
60、s2、对算法进行参数调优，以提高预测准确性；
61、步骤二、数据预处理与特征工程：
62、s1、对历史交通数据进行预处理，提取与预测相关的特征；
63、s2、构建特征工程，将原始数据转换为可用于预测的特征向量；
64、步骤三、模型训练与验证：
65、s1、利用训练数据集对模型进行训练；
66、s2、使用验证数据集对模型进行验证，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述数据采集包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述数据预处理包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述特征提取包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述交通指数计算包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述时空分析包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述预测与预警包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述信息整合与发布包括以下步骤：
9.根据权利要求8所
...【技术特征摘要】
1.一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述数据采集包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述数据预处理包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征在于，所述特征提取包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于移动端的综合交通指标体系的统计分析方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱一洲，利敏怡，况雪，关贤园，刘厅，彭银舒，
申请(专利权)人：深圳市综合交通与市政工程设计研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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