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申请/专利权人：江苏网进科技股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的智慧城市数据处理方法及系统，包括：根据相邻时间段的车辆个数之间的差异，获得每个道路每个时间段的车流量异常程度和确定出突变时间段；通过目标道路与每个周边道路上参考时间段的参考车辆数序列之间的相关程度，获得每个周边道路与目标道路之间在参考时间段的关联程度；根据每个周边道路参考时间段的变动参数和目标道路在参考时间段通过的车辆个数，获得目标道路在参考时间段的拥堵程度；并确定出目标道路在参考时间段的拥堵情况。本发明提高了道路车辆拥堵判别的准确性，也提高了智慧城市数据处理的准确性。

主权项：1.一种基于机器学习的智慧城市数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取每天每个时间段内每个道路上通过的车辆个数；根据每个时间段与左相邻时间段内每个道路上通过的车辆个数之间的差异，获得每个道路每个时间段的车流量异常程度；将任意一个道路记为目标道路，根据目标道路上每个时间段与相邻时间段通过的车辆个数之间的差异，从每天的所有时间段中筛选出突变时间段；将每天中任意一个时间段记为参考时间段，将每个道路上离参考时间段之前最近的突变时间段记为目标突变时间段，将目标突变时间段与参考时间段之间所有时间段的车辆个数组成一个序列，记为每个道路上参考时间段的参考车辆数序列；将目标道路附近的道路记为周边道路，通过目标道路与每个周边道路上参考时间段的参考车辆数序列之间的相关程度，获得每个周边道路与目标道路之间在参考时间段的关联程度；根据每个周边道路参考时间段的车流量异常程度、每个周边道路与目标道路之间在参考时间段的关联程度和目标道路在参考时间段通过的车辆个数，获得目标道路在参考时间段的拥堵程度；根据目标道路在参考时间段的拥堵程度通过机器学习确定出目标道路在参考时间段的拥堵情况；所述根据每个时间段与左相邻时间段内每个道路上通过的车辆个数之间的差异，获得每个道路每个时间段的车流量异常程度，包括的具体步骤如下：将每天所有时间段内每个道路上通过的车辆个数按照时间顺序进行排序，构成一组序列，记为每个道路的车流量序列；将每个道路的车流量序列中每个数据与左邻域中所有数据之间的差异的均值，记为每个道路每个时间段的车流量异常程度；所述根据目标道路上每个时间段与相邻时间段通过的车辆个数之间的差异，从每天的所有时间段中筛选出突变时间段，包括的具体步骤如下：获取目标道路的车流量序列；按照时间顺序对所有的时间段进行标记序号，以所有时间段为横轴，以每个时间段通过目标道路的车辆个数为纵轴，建立参考坐标系，将目标道路的车流量序列中的数据映射在参考坐标系中；根据每个数据点与相邻数据点之间斜率的差异，得到每个数据点的突变程度；将突变程度大于或者等于预设第二阈值的所有数据点记为突变点；将突变点对应的时间段记为突变时间段；所述根据每个数据点与相邻数据点之间斜率的差异，得到每个数据点的突变程度，包括的具体计算公式如下： 式中，表示目标道路的车流量序列中第个数据与第个数据之间的斜率，表示目标道路的车流量序列中第个数据与第个数据之间的斜率，表示目标道路的车流量序列中第个数据与第个数据之间的斜率，表示目标道路的车流量序列中第个数据与第个数据之间的斜率，为预设第一参数，为绝对值符号，表示第个数据点的突变程度，表示线性归一化函数。

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