[發明專利]一種微波交通數據采集設備的異常值檢測方法

有效

• 申請號: 201810585465.6
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN108847022B
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 許彥超
• 申請（專利權）人: 浙江銀江智慧交通集團有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/04;G06K9/62
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 趙芳;張瑜

1.一種微波交通數據采集設備的異常值檢測方法，其特征在于：包括：

(1)讀取微波交通數據采集設備采集的數據，對同一維度的數據進行有效維度篩選，得到多維度有效數據；

微波數據的維度包括：自增ID、設備編碼、設備車道編碼、車道流量、C1車型流量、C2車型流量、C3車型流量、C4車型流量、C5車型流量、車道平均速度、車頭時距、車頭間距、車道占有率、車道飽和度、采集時間、記錄時間；

(2)對多維度有效數據進行標準化處理；

步驟(2)中的標準化處理采用min-max標準化處理；

(3)對標準化后的多維有效數據進行聚類，得到相應的聚類結果；其中聚類采用Kmeans聚類，具體步驟包括：

1)設定聚類類別數目k，需要聚類的類別數目需要事先確定，最后的結果會把所有原始數據點分為k個類別，而每個類別中的數據都具有相似性；

2)隨機分配k個聚類中心，根據給定的數目k自生成k個聚類中心；

3)對每一數據點都計算其與所有聚類中心的歐式距離，然后把數據點分配給最近的聚類中心；

4)重復2)和3)的內容，直到聚類中心收斂，即所有數據點不會隨著聚類中心的變化改變其所依附的聚類中心；

(4)對聚類結果中各個類別中的數據的表現進行判定，確定哪些類別的數據為異常數據；

步驟(4)中的判定方法包括業務員的經驗和相關維度之間的相關性關系；

車流量＝車輛過車速度*車輛占有率/車輛平均長度；

相關維度之間的相關性關系指的是多維度有效數據中的各維度之間存在一定的線性關系，若某個類別中的數據在所述線性關系的置信區間內，則該類別的數據可以視作異常數據；

步驟(3)中的聚類是根據已有的異常數據的樣本值進行訓練，對獲得異常數據的特征聚類并建立異常數據模型，根據異常數據模型對在新數據中找出類似的異常數據；

業務人員的經驗指的是聚類出來的一個類別之中將近99％的數據表現為該類別中的數據包括多個維度是無效數據或者是僅有一個維度是有效數據，則該類別的數據是異常數據；

對步驟(4)中確定的異常數據打上數據異常的標簽。

2.根據權利要求1所述的一種微波交通數據采集設備的異常值檢測方法，其特征在于：所述多維度有效數據包括車流量、車輛過車速度、車輛占有率。