[發明專利]一種基于物聯網大數據的交通資源動態優化方法

有效

• 申請號: 201810317698.8
• 申請日: 2018-04-10
• 公開（公告）號: CN108764518B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 楊嘉琛;韓煜蓉
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/29;G06K9/62;G06Q50/30
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種基于物聯網大數據的交通資源動態優化方法，包括下列步驟：

第一步：利用地理信息系統GIS和多媒體技術獲取實時物聯網數據，以保證數據的實時性和全面性，所述的實時物聯網數據包括交通狀況，供應商能力，位置數據，交通要求，車輛規格，單位運輸成本，沿特定路線的指定費用，供應商的區域信息，基礎中心的運營成本；

第二步：將實時數據分為訓練集和測試集，采用DBN網絡模型對所有實時物聯網數據進行預處理并歸一化，用訓練集數據訓練DBN模型，將n個訓練樣本劃分為K個類別，初步輸出K個初始類作為初始聚類中心，即將整個區域劃分成了小尺度的幾個區域，然后，使用學習好的DBN模型對測試集數據進行測試；

第三步：在DBN模型初步分類的基礎上，將第二步得到的K個初始類作為K-means的初始聚類中心，根據地理信息系統計算各供應點與K個聚類中心的距離，對每個供應商點選擇最小距離和相應的聚類中心，將供應商點分組到這個聚類中；

第四步：在聚類過程中，每一輪尋找各現有聚類中心對應的新質心時，使用以運輸為權重因子的改進K-means聚類算法，方法如下：通過車輛運輸相關系數和各供應商點的運輸請求計算運輸成本，然后將每個供應商點到其相應聚類中心的運輸成本作為權重因子進行下一步的迭代計算，最后得到各區域內的最優交通網絡配置成本MinTC：

其中，TC表示總成本，包括運輸成本和運行成本，S是所有供應商點的集合，G_i是標號為i的區域，δ_ij是根據該供應商點的制造計劃和能力獲得的參數，λ_ij是從根據GIS提取的可以反映各供應商到相應聚類中心通過不同路段的平均通行費成本的參數，D_ij指的是各供應商點與聚類中心之間的距離，C_i表示第i個加工中心的運行成本。