一种基于多源大数据的城市停车分区方法及分区系统

专利主权项内容

1.一种基于多源大数据的城市停车分区方法，其特征在于，主要步骤包括：1)数据导入；2)数据集计；2.1)完成数据集的异常值、缺失值、重复值清洗；2.2)将分区对象的主要影响因素对应的大数据集计至各交通小区上；3)维度筛选3.1)计算各影响因素之间的相关系数矩阵，明确分区对象的影响因素之间的相关性程度，识别各影响因素对分区结果的影响程度；3.2)在完成影响因素的相关系数计算后，保留相关系数绝对值小于0.5的影响因素，将其作为有效的影响因素，并更新筛选后的影响因素总数M；4)交通小区聚类4.1)交通小区聚类：引入影响因素权重，构建交通小区最优聚类目标函数为：式中，k为聚类的簇中心，u为交通小区n的m维影响因素值，c表示簇中心k的m维影响因素值，w为m维影响因素的权重；mnmkj4.2)采用改进的加权k-均值算法，计算k∈[3, 15]范围内，每种情形的最优聚类目标函数值，利用肘形法判断最优k值，得到最优聚类情况下的交通小区初步聚类；4.3)凝聚聚类：降低聚类数量至分区对象所属行业惯例或规范指定的聚类数；计算每个初步聚类的各个影响因素属性的平均值，利用SPSS的凝聚聚类功能，得到凝聚聚类的树状图，判断聚类数缩减后的聚类结果，并更新各交通小区所属的最终聚类；5)停车分区网络构造；6)聚类映射。