买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉赟恩科技(大连)有限公司申请的专利一种智慧城市监管系统用的大数据分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120510712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510984245.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种智慧城市监管系统用的大数据分析方法是由郑超超;吴艳格;李肃;姚永松;王思锦;许家成;于永生;孙娜;程海峰;张志顺;马丽萍设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧城市监管系统用的大数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及交通流量数据分析技术领域，具体涉及一种智慧城市监管系统用的大数据分析方法。方法包括：获取预设时间段内的交通流量数据；对交通流量数据进行分解获得趋势数据和周期数据，基于趋势数据和周期数据获得预测评价值；基于预测评价值确定每个第一类别的预测性；采用层次聚类算法对第一类别和第二类别进行聚类，根据每层中每个第一类别、每个第二类别中数据的分布和预测性获得第一匹配值；根据每个第一类别与每个第二类别中数据的分布和异常程度获得第二匹配值；基于第一匹配值和第二匹配值确定目标采样间隔，对交通流量数据进行采样并分析。本发明提高了交通流量的实时监测效果以及预测结果的准确度。

本发明授权一种智慧城市监管系统用的大数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种智慧城市监管系统用的大数据分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取预设时间段内每个采集时刻的交通流量数据； 对预设时间段内所有采集时刻的交通流量数据进行分解获得对应的趋势数据和周期数据，基于每个采集时刻对应的趋势数据和周期数据确定每个采集时刻的趋势预测指标；基于所有周期数据的波动情况确定每个采集时刻的周期预测指标；结合所述趋势预测指标和所述周期预测指标获得每个采集时刻的预测评价值；基于所述预测评价值将所有采集时刻划分为各第一类别，并确定每个第一类别的预测性；基于每个采集时刻的异常程度将所有采集时刻划分为各第二类别，并确定每个第二类别的异常值； 采用层次聚类算法对第一类别和第二类别进行聚类，根据每层中每个第一类别和每个第二类别中数据的分布情况和所述预测性，获得每层中每个第一类别与每个第二类别之间的第一匹配值；根据每层中每个第一类别与每个第二类别中数据的分布情况和所述异常值，获得每个第一类别与每个第二类别之间的第二匹配值；基于所述第一匹配值和所述第二匹配值确定目标采样间隔； 基于所述目标采样间隔对所有交通流量数据进行采样，并基于采样结果对交通流量进行分析； 所述基于所述预测评价值将所有采集时刻划分为各第一类别，并确定每个第一类别的预测性，包括： 将所有预测评价值按照预设顺序进行排列获得预测评价值序列，所述预设顺序为从大到小的顺序或从小到大的顺序；采用大津阈值分割算法对预测评价值序列进行分割获得多个第一类别； 对于任意第一类别：分别计算该第一类别中每个采集时刻的预测评价值与该第一类别中其他采集时刻的预测评价值之间的差值绝对值，作为该第一类别中每个采集时刻与其他采集时刻之间的预测评价值差异；将该第一类别中每个采集时刻与其他所有采集时刻之间的预测评价值差异之和，作为该第一类别中每个采集时刻的第一特征值；将该第一类别中所有采集时刻的第一特征值的最小值作为该第一类别的预测性； 所述基于每个采集时刻的异常程度将所有采集时刻划分为各第二类别，并确定每个第二类别的异常值，包括： 将所有异常程度按照预设顺序进行排列获得异常程度序列，所述异常程度为从大到小的顺序或从小到大的顺序；采用大津阈值分割算法对异常程度序列进行分割获得多个第二类别； 对于任意第二类别：分别计算该第二类别中每个采集时刻的异常程度与该第二类别中其他采集时刻的异常程度之间的差值绝对值，作为该第二类别中每个采集时刻与其他采集时刻之间的异常程度差异；将该第二类别中每个采集时刻与其他所有采集时刻之间的异常程度差异之和，作为该第二类别中每个采集时刻的第二特征值；将该第二类别中所有采集时刻的第二特征值的最小值作为该第二类别的异常值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人赟恩科技(大连)有限公司，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区金龙路15号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。