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龍圖騰網獲悉赟恩科技(大連)有限公司申請的專利一種智慧城市監管系統用的大數據分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120510712B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510984245.0，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種智慧城市監管系統用的大數據分析方法是由鄭超超;吳艷格;李肅;姚永松;王思錦;許家成;于永生;孫娜;程海峰;張志順;馬麗萍設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種智慧城市監管系統用的大數據分析方法在說明書摘要公布了：本發明涉及交通流量數據分析技術領域，具體涉及一種智慧城市監管系統用的大數據分析方法。方法包括：獲取預設時間段內的交通流量數據；對交通流量數據進行分解獲得趨勢數據和周期數據，基于趨勢數據和周期數據獲得預測評價值；基于預測評價值確定每個第一類別的預測性；采用層次聚類算法對第一類別和第二類別進行聚類，根據每層中每個第一類別、每個第二類別中數據的分布和預測性獲得第一匹配值；根據每個第一類別與每個第二類別中數據的分布和異常程度獲得第二匹配值；基于第一匹配值和第二匹配值確定目標采樣間隔，對交通流量數據進行采樣并分析。本發明提高了交通流量的實時監測效果以及預測結果的準確度。

本發明授權一種智慧城市監管系統用的大數據分析方法在權利要求書中公布了：1.一種智慧城市監管系統用的大數據分析方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 獲取預設時間段內每個采集時刻的交通流量數據； 對預設時間段內所有采集時刻的交通流量數據進行分解獲得對應的趨勢數據和周期數據，基于每個采集時刻對應的趨勢數據和周期數據確定每個采集時刻的趨勢預測指標；基于所有周期數據的波動情況確定每個采集時刻的周期預測指標；結合所述趨勢預測指標和所述周期預測指標獲得每個采集時刻的預測評價值；基于所述預測評價值將所有采集時刻劃分為各第一類別，并確定每個第一類別的預測性；基于每個采集時刻的異常程度將所有采集時刻劃分為各第二類別，并確定每個第二類別的異常值； 采用層次聚類算法對第一類別和第二類別進行聚類，根據每層中每個第一類別和每個第二類別中數據的分布情況和所述預測性，獲得每層中每個第一類別與每個第二類別之間的第一匹配值；根據每層中每個第一類別與每個第二類別中數據的分布情況和所述異常值，獲得每個第一類別與每個第二類別之間的第二匹配值；基于所述第一匹配值和所述第二匹配值確定目標采樣間隔； 基于所述目標采樣間隔對所有交通流量數據進行采樣，并基于采樣結果對交通流量進行分析； 所述基于所述預測評價值將所有采集時刻劃分為各第一類別，并確定每個第一類別的預測性，包括： 將所有預測評價值按照預設順序進行排列獲得預測評價值序列，所述預設順序為從大到小的順序或從小到大的順序；采用大津閾值分割算法對預測評價值序列進行分割獲得多個第一類別； 對于任意第一類別：分別計算該第一類別中每個采集時刻的預測評價值與該第一類別中其他采集時刻的預測評價值之間的差值絕對值，作為該第一類別中每個采集時刻與其他采集時刻之間的預測評價值差異；將該第一類別中每個采集時刻與其他所有采集時刻之間的預測評價值差異之和，作為該第一類別中每個采集時刻的第一特征值；將該第一類別中所有采集時刻的第一特征值的最小值作為該第一類別的預測性； 所述基于每個采集時刻的異常程度將所有采集時刻劃分為各第二類別，并確定每個第二類別的異常值，包括： 將所有異常程度按照預設順序進行排列獲得異常程度序列，所述異常程度為從大到小的順序或從小到大的順序；采用大津閾值分割算法對異常程度序列進行分割獲得多個第二類別； 對于任意第二類別：分別計算該第二類別中每個采集時刻的異常程度與該第二類別中其他采集時刻的異常程度之間的差值絕對值，作為該第二類別中每個采集時刻與其他采集時刻之間的異常程度差異；將該第二類別中每個采集時刻與其他所有采集時刻之間的異常程度差異之和，作為該第二類別中每個采集時刻的第二特征值；將該第二類別中所有采集時刻的第二特征值的最小值作為該第二類別的異常值。

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