一种基于大数据的数据分析系统的制作方法

本发明涉及数据分析，更具体地说，本发明涉及一种基于大数据的数据分析系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速，人口密集度和交通流量不断增加，停车难、停车费用高等问题越来越突出，给城市的交通管理和服务带来了极大的困难。

2、传统的停车管理方法存在许多问题：例如，手工统计停车位数量和使用情况的方式效率低下、数据收集和处理不及时、信息不透明等。这些问题导致停车管理的质量和效率无法满足城市发展的需要。因此，设计具有停车需求分析功能的基于大数据的数据分析系统是很有必要的。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于大数据的数据分析系统，通过大数据仓库提取停车场数据，构建预测模型，预测未来不同时间段的停车位供需情况，使用户能够提前预定停车位，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，一种基于大数据的数据分析系统，包括大数据仓库、停车位预约模块、停车位导航模块，以及数据可视化模块；

3、大数据仓库：大数据仓库包括数据采集模块和数据存储模块，所述数据采集模块用于实时获取停车场数据，包括停车位的占用状态、停车位的位置、入口和出口车辆的信息，所述数据存储模块用于将采集到的停车场数据存储在数据库中，并进行预处理操作；

4、停车位预约模块：通过大数据仓库提取停车场数据，包括停车位的占用状态、停车位的位置、入口和出口车辆的信息进行分析，构建预测模型，预测未来不同时间段的停车位供需情况，使用户能够提前预定停车位；

5、数据可视化模块：采用不同的图表展示实时停车位占用情况、停车需求趋势、停车位空闲数量信息，对停车场状况进行可视化监控和分析；

6、停车位导航模块：通过实时监测停车位的占用状态和车辆的入口和出口信息，统计空闲的停车位数量，根据用户的位置和目的地，选择最近空闲停车位，并规划最佳路线，将结果反馈给用户，指引用户找到空闲停车位。

7、在一个优选地实施方式中，所述大数据仓库包括数据采集模块和数据存储模块，所述数据采集模块用于实时获取停车场数据，包括停车位的占用状态、停车位的位置、入口和出口车辆的信息，所述数据存储模块用于将采集到的停车场数据存储在数据库中，并进行预处理操作，以确保数据的准确性和完整性，具体步骤如下：

8、步骤a1、数据采集模块：将地磁传感器安装在停车场地面的每个停车位上，通过检测地面上车辆的重量变化来判断停车位的占用状态，获取停车位的占用状态信息，通过在停车场的入口和出口位置安装摄像头设备，进行车辆的统计和车辆进出时间监控，并将传感器和摄像头设备与中央服务器进行连接，将采集的停车场数据实时传输到数据存储模块；

9、步骤a2、数据存储模块：将传输到数据存储模块的停车场数据，包括停车位的占用状态、停车位的位置、入口和出口车辆的信息，进行预处理操作，以确保数据的准确性和完整性，所述预处理操作包括数据平滑、标准化，所述数据平滑使用移动平均方法消除停车场数据的波动和噪声，所述标准化对于车辆数量和车位数量的量纲不一致问题，使用标准化方法，将所有数据转换为相同的量纲，设停车场数据集中有m个样本，其中第i个样本的车辆数量为xi1，车位数量为xi2，将每个变量减去其均值并除以标准差，得到标准化后的变量zi1和zi2，具体计算公式如下：

10、

11、

12、其中，zi1表示经过标准化后的车辆数量，zi2表示经过标准化后的车位数量，xi1表示第i个样本的车辆数量，xi2表示第i个样本的车位数量，mean(x1)表示车辆数量的均值，std(x1)表示车辆数量的标准差，mean(x2)表示车位数量的均值，std(x2)表示车位数量的标准差。

13、在一个优选地实施方式中，所述停车位预约模块，通过大数据仓库提取停车场数据，包括停车位的占用状态、停车位的位置、入口和出口车辆的信息进行分析，构建预测模型，预测未来不同时间段的停车位供需情况，使用户能够提前预定停车位，具体步骤如下：

14、步骤b1、使用梯度提升机算法进行停车位供需预测，将停车位的位置作为特征向量，停车位的占用状态作为目标变量，构建预测模型，通过对输入数据进行递归分割，将数据分成多个子集，每个子集对应一个叶子节点，并在叶子节点处返回预测结果，用0表示空闲，1表示被占用，具体计算公式如下：

15、

16、其中，f(x)表示模型预测结果，j是决策树模型的叶子节点数目，rj是第j个叶子节点的区域，γj是区域rj上的预测值，π是指示函数，当x属于rj时，π(x∈rj)＝1，否则等于0；

17、步骤b2、通过迭代训练决策树模型，并使用梯度下降方法来最小化损失函数，对于训练数据集d＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其中xn是第n个样本的特征向量，yn是该样本的目标变量，进一步包括以下步骤：

18、步骤201、定义当前模型f(x)的损失函数为平方误差损失，具体计算公式如下：

19、

20、其中，l表示损失函数，fm-1(x)是前(m-1)个决策树模型的集成预测结果，fm(x)表示第m个决策树模型，xi是第i个样本的特征向量，yi是样本的目标变量；

21、步骤202、求解当前模型的负梯度，具体计算公式如下：

22、

23、其中，rmi表示当前模型的负梯度，l表示损失函数，xi是第i个样本的特征向量，yi是样本的目标变量，fm-1(x)是前(m-1)个决策树模型的集成预测结果；

24、步骤203、使用决策树模型拟合负梯度rmi得到一个新的决策树模型fm(x)，将新模型添加到之前的集成模型中，形成新的集成模型，具体计算公式如下：

25、fm(x)＝fm-1(x)+fm(x)

26、其中，fm(x)表示最终的集成回归模型，是前m棵决策树模型的集成预测结果，fm-1(x)表示之前的集成模型，是前(m-1)个决策树模型的集成预测结果，fm(x)表示新的决策树模型，是第m个决策树模型；

27、步骤204、迭代上述过程，直到达到最大迭代次数，得到最终的集成回归模型f(x)，使用该模型对未来不同时间段的停车位供需情况进行预测，并为用户提供停车位预约服务。

28、在一个优选地实施方式中，所述数据可视化模块，采用不同的图表展示实时停车位占用情况、停车需求趋势、停车位空闲数量信息，对停车场状况进行可视化监控和分析，具体步骤如下：

29、步骤c1、实时停车位占用情况：使用柱状图显示每个停车区域的实时停车位占用数量，柱子的高度表示停车位的占用情况；

30、步骤c2、停车需求趋势：根据预测模型预测的停车位需求，使用折线图展示一段时间内的停车位供需情况，折线表示预测结果；

31、步骤c3、停车位空闲数量：通过热力图方式在地图上使用颜色渐变表示停车位的空闲数量，浅颜色区域表示停车位空闲数量多，深颜色区域表示停车位空闲数量少。

32、在一个优选地实施方式中，所述停车位导航模块，通过实时监测停车位的占用状态和车辆的入口和出口信息，统计空闲的停车位数量，根据用户的位置和目的地，选择最近空闲停车位，并规划最佳路线，将结果反馈给用户，指引用户快速找到空闲停车位，具体步骤如下：

33、步骤c1、统计空闲的停车位数量：将停车场中各个停车位的占用状态数据，用0表示空闲，1表示被占用，使用f(x)模型对停车场中的每个停车位进行预测，得到各个停车位的占用状态，通过遍历整个停车场，统计空闲的停车位数量，并将结果反馈给用户；

34、步骤c2、选择最近空闲停车位：根据用户的位置和目的地，选择空闲停车位中距离用户最近的停车位，并确定最近空闲停车位编号，进一步包括以下步骤：

35、步骤301、定义停车场中每个停车位的位置为p＝(xp,yp)，用户的位置为q＝(xq,yq)，停车位到用户的距离表示为：

36、

37、其中，dp,q表示停车位到用户的距离，xp和yp分别表示停车位的横坐标和纵坐标，(xq,yq)表示用户的位置坐标；

38、步骤302、确定最近空闲停车位编号：计算空闲停车位中距离用户最近的停车位编号，具体计算公式如下：

39、

40、其中，j表示距离用户最近的停车位编号，yp＝0表示停车位处于空闲状态，f(xp)＝0是模型预测停车位处于空闲状态，dp,q表示停车位到用户的距离，argmin表示使得dp,q取得最小值函数；

41、步骤c3、规划最佳路线：确定最近空闲停车位后，规划最佳路线指引用户快速到达停车位，使用dijkstra算法得到从用户当前位置到停车位的最短路径，进一步包括以下步骤：

42、步骤401、设g＝(v,e)是停车场的图表示，其中v是节点集合，包括所有的停车位和用户当前位置，e是边集合，表示相邻节点之间的距离，将停车位的位置作为节点，并在任意两个节点之间连边，对于边(p,q)∈e，将权重定义为两个节点之间的距离wp,q＝dp,q，其中dp,q表示用户当前位置到最近停车位q的距离；

43、步骤402、使用dijkstra算法，找到从用户当前位置到停车位q的最短路径，并返回一条指引用户前往停车位的路线。

44、本发明的有益效果是：大数据仓库包括数据采集模块和数据存储模块，所述数据采集模块用于实时获取停车场数据，包括停车位的占用状态、停车位的位置、入口和出口车辆的信息，所述数据存储模块用于将采集到的停车场数据存储在数据库中，并进行预处理操作，通过大数据仓库提取停车场数据，包括停车位的占用状态、停车位的位置、入口和出口车辆的信息进行分析，构建预测模型，预测未来不同时间段的停车位供需情况，使用户能够提前预定停车位，采用不同的图表展示实时停车位占用情况、停车需求趋势、停车位空闲数量信息，对停车场状况进行可视化监控和分析，通过实时监测停车位的占用状态和车辆的入口和出口信息，统计空闲的停车位数量，根据用户的位置和目的地，选择最近空闲停车位，并规划最佳路线，将结果反馈给用户，指引用户找到空闲停车位。