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申请/专利权人：中国公路工程咨询集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的交通数据分析系统及方法，属于交通数据分析技术领域，包括城市道路路线划分单元，城市道路路线标定单元，车辆振动检测模块，数据初步筛选模块，车辆振动分类模型，数据处理单元，数据合并模块，车道态势分析单元；其中，数据处理单元用于对数据修正处理；车道态势分析单元计算各车道的态势值T。本发明在进行最佳出行路线推荐时，综合考虑道路的拥堵情况以及道路的路况，保证驾驶员选择路况相对较好、拥堵情况相对较好的最优路线。本发明可以根据交通数据进行态势分析，及时预警道路态势，预警效率得到提升且准确度较高。

主权项：1.一种基于大数据的交通数据分析系统，其特征在于，包括：城市道路路线划分单元，用于配置n条车道路线，将各车道路线分别等分为p个车道单元，车道单元命名为A1～i-B1～t-C1～p；城市道路路线标定单元，用于将城市地图中的道路端点、拐点、交通标线、各车道单元坐标与GPS坐标进行标定；车辆振动检测模块，用于检测车辆在各车道单元行驶过程中的振动数据；数据初步筛选模块，用于对振动数据初步筛选，并输入车辆振动分类模型；车辆振动分类模型，用于输出车道单元及其道路缺陷类型；数据处理单元，用于收集设定时间内经过该车道的各车辆的数据，并对数据进行修正处理，得到修后的数据；具体步骤为：输入各车辆在相同车道单元的数据；判断各数据的道路缺陷类型是否全部为空值；若是，则不做处理；若否，则统计最近1小时范围内接收的各车辆在该车道单元的数据，计算数据的空值率β：β＝U空U总其中，U空表示最近1小时数据中道路缺陷类型为空值的数量，U总表示数据的总数量；判断1-β是否≤5％；若是，则说明该车道单元的缺陷消除或者存在误判；修正该车道单元的道路缺陷类型为空值；若否，计算接收到的总数据的空值率α：α＝V空U总其中，V空表示总数据中道路缺陷类型为空值的数量，U总表示数据的总数量；判断1-α是否≥20％；若否，则认为该车道单元的缺陷不凸显，修正该车道单元的道路缺陷类型为空值；若是，则认为该车道单元的缺陷凸显，判断该非空道路缺陷类型是否为同一种类；若是同一种类，则修正该车道单元的道路缺陷类型为该非空道路缺陷类型；若不全是同一种类，则计算各非空道路缺陷类型的占比e：e＝K非空U总其中，K非空表示一种非空道路缺陷类型的数量，U总表示数据的总数量；对各非空道路缺陷类型的占比e由大致小进行排序，选择e最大的非空道路缺陷类型修正该车道单元的道路缺陷类型；之后输入各车辆在下一个车道单元的数据，进行修正处理；修成完成后，输出所有非空道路缺陷类型的数据，作为有效数据；数据合并模块，用于将g个车道单元范围内、道路缺陷类型相同的有效数据进行合并，获取合并后的数据长度j；车道态势分析单元，用于获取合并后的有效数据，按照以下公式计算各车道的态势值T：T＝a3*m3+b2*m2+c*m1；其中，m1表示有效数据中裂缝占比、m2表示沉陷占比、m3表示破损占比；a表示有效数据中j≥3的数量，b表示有效数据中j＝2的数量，c表示有效数据中j＝1的数量；在进行最佳出行路线推荐时，采用以下方式计算路线推荐值：路线推荐值＝∑交通拥堵指数*w+∑车道态势值T*1-w；其中，∑交通拥堵指数表示各条路线所经过的车道的交通拥堵指数之和，∑车道态势值表示各条路线所经过的车道的车道态势值之和；分别计算路线推荐值，获取路线推荐值最高的路线，即为最佳出行路线。

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