一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法

技术领域

本发明涉及运输行业车联网技术领域，具体为一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法。

背景技术

车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与车、人、路和服务平台之间的网络连接，提升车辆整体的智能驾驶水平，车联网的内涵主要指，车辆上的车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务，可以发现，车联网表现出以下几点特征，车联网能够为车与车之间的间距提供保障，降低车辆发生碰撞事故的几率，车联网可以帮助车主实时导航。

现有基于交通大数据的物流经济指数计算方法主要在围绕定位和行使轨迹方面做应用，单一的定位数据和行使轨迹不能很好的反应企业或行业的整体效率和效能情况，同时的对物流经济指数得出的数据准确较低，可靠性低，故而提出了一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法来解决上述提出的问题。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法，具备能够有效反应企业或行业的整体效率和效能情况、得出的数据准确的优点，解决了不能够有效反应企业或行业的整体效率和效能情况、得出的数据准确性较低的问题。

(二)技术方案

为实现上述能够有效反应企业或行业的整体效率和效能情况、得出的数据准确的目的，本发明提供如下技术方案：一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法，包括以下步骤：

1)数据采集模块对车载终端设备上报的数据进行采集；

2)传输模块对数据采集模块采集的数据进行上传，并将数据上传至数据网关；

3)数据网关又对数据进行采集，数据网关进行数据清晰将数据输送给数据算法模型；

4)数据计算分析算法模型上的数据清洗过滤模块对数据进行扫描处理，将残缺不全的信息、重复的信息和无用信息进行删除；

5)数据清洗过滤模块对扫描处理后的数据进行提炼和整合；

7)数据清洗过滤模块将提炼和整合的数据发送给数据计算分析算法模型；

8)数据计算分析算法模型将处理后的数据通过web端和移动端为用户提供可视化访问；

9)web端和移动端进行数据共享。

优选的，所述数据采集模块还包括原始数据存储模块、密码模块、监控系统和查询模块，所述数据采集模块与车载终端设备和传输模块信号连接。

优选的，所述查询模块与存储模块和密码模块信号连接，所述存储模块和监控系统信号连接。

优选的，所述数据网关还包括第一数据库，所述第一数据库采用MySQL数据库。

优选的，所述数据计算分析算法模型还包括调取模块和对比模块，所述数据网关与数据计算分析算法模型和传输模块信号连接。

优选的，所述数据计算分析算法模型还包括调取模块、对比模块、显示模块和反馈模块，所述数据网关与数据计算分析算法模型和传输模块信号连接，所述反馈模块与显示模块、web端和移动端双向信号连接。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明提供了一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法，具备以下有益效果：

该基于交通大数据的物流经济指数计算方法，通过在车辆上安装车载终端设备，采集车辆的行使数据，从企业或区域的维度对车辆的运行数据进行分析，对海量数据进行计算分析，通过数据计算分析算法模型以物流经济指数的方式反应企业或区域的车辆繁忙程度，通过对车载终端设备上报的数据进行采集，经过数据计算分析算法模型分析得出物流经济指数最终通过web端和移动端以可视化的形式为用户呈现，车载终端设备上报数据，数据网关对数据进行采集，进行数据清晰将数据计算分析算法模型，经过模型分析的结果通过web端和移动端为用户提供可视化访问，数据清洗过滤模块清洗过滤掉无效的脏数据使结果更加准确，数据计算分析算法模型对数据进行分析得出准确的反应物流经济的指数，经过数据清洗过滤模块和数据计算分析算法模型得出更准确可靠的，反应物流经济繁忙程度的物流经济指数，解决了不能够有效反应企业或行业的整体效率和效能情况、得出的数据准确性较低的问题。

具体实施方式

下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法，包括以下步骤：

1)数据采集模块对车载终端设备上报的数据进行采集，数据采集模块还包括原始数据存储模块、密码模块、监控系统和查询模块，数据采集模块与车载终端设备和传输模块信号连接，查询模块与存储模块和密码模块信号连接，存储模块和监控系统信号连接；

2)传输模块对数据采集模块采集的数据进行上传，并将数据上传至数据网关，数据网关还包括第一数据库，第一数据库采用MySQL数据库；

3)数据网关又对数据进行采集，数据网关进行数据清晰将数据输送给数据算法模型；

4)数据计算分析算法模型上的数据清洗过滤模块对数据进行扫描处理，将残缺不全的信息、重复的信息和无用信息进行删除，数据计算分析算法模型还包括调取模块、对比模块、显示模块和反馈模块，数据网关与数据计算分析算法模型和传输模块信号连接，反馈模块与显示模块、web端和移动端双向信号连接；

5)数据清洗过滤模块对扫描处理后的数据进行提炼和整合，数据清洗过滤模块还包括第二数据库，第二数据库采用MySQL数据库，MySQL数据库通过输送模块与数据计算分析算法模型信号连接；

7)数据清洗过滤模块将提炼和整合的数据发送给数据计算分析算法模型；

8)数据计算分析算法模型将处理后的数据通过web端和移动端为用户提供可视化访问；

9)web端和移动端进行数据共享。

实施例二：种基于交通大数据的物流经济指数计算方法，包括以下步骤：

1)数据采集模块对车载终端设备上报的数据进行采集，数据采集模块还包括原始数据存储模块、密码模块、监控系统和查询模块，数据采集模块与车载终端设备和传输模块信号连接，查询模块与存储模块和密码模块信号连接，存储模块和监控系统信号连接；

2)传输模块对数据采集模块采集的数据进行上传，并将数据上传至数据网关，数据网关还包括第一数据库，第一数据库采用MySQL数据库；

3)数据网关又对数据进行采集，数据网关进行数据清晰将数据输送给数据算法模型；

4)数据计算分析算法模型将处理后的数据通过web端和移动端为用户提供可视化访问；

5)web端和移动端进行数据共享。

实施例三：一种基于交通大数据的物流经济指数计算方法，包括以下步骤：

1)数据采集模块对车载终端设备上报的数据进行采集，数据采集模块还包括原始数据存储模块、密码模块、监控系统和查询模块，数据采集模块与车载终端设备和传输模块信号连接，查询模块与存储模块和密码模块信号连接，存储模块和监控系统信号连接；

2)传输模块对数据采集模块采集的数据进行上传，并将数据上传至数据网关，数据网关还包括第一数据库，第一数据库采用MySQL数据库；

3)数据网关又对数据进行采集，数据网关进行数据清晰将数据输送给数据算法模型；

4)数据计算分析算法模型上的数据清洗过滤模块对数据进行扫描处理，数据计算分析算法模型还包括调取模块、对比模块、显示模块和反馈模块，数据网关与数据计算分析算法模型和传输模块信号连接；

5)数据清洗过滤模块对扫描处理后的数据进行提炼和整合，数据清洗过滤模块还包括第二数据库，第二数据库采用MySQL数据库，MySQL数据库通过输送模块与数据计算分析算法模型信号连接；

7)数据清洗过滤模块将提炼和整合的数据发送给数据计算分析算法模型；

8)数据计算分析算法模型将处理后的数据通过web端和移动端为用户提供可视化访问；

9)web端和移动端进行数据共享。

本发明的有益效果是：该基于交通大数据的物流经济指数计算方法，通过在车辆上安装车载终端设备，采集车辆的行使数据，从企业或区域的维度对车辆的运行数据进行分析，对海量数据进行计算分析，通过数据计算分析算法模型以物流经济指数的方式反应企业或区域的车辆繁忙程度，通过对车载终端设备上报的数据进行采集，经过数据计算分析算法模型分析得出物流经济指数最终通过web端和移动端以可视化的形式为用户呈现，车载终端设备上报数据，数据网关对数据进行采集，进行数据清晰将数据计算分析算法模型，经过模型分析的结果通过web端和移动端为用户提供可视化访问，数据清洗过滤模块清洗过滤掉无效的脏数据使结果更加准确，数据计算分析算法模型对数据进行分析得出准确的反应物流经济的指数，经过数据清洗过滤模块和数据计算分析算法模型得出更准确可靠的，反应物流经济繁忙程度的物流经济指数，解决了不能够有效反应企业或行业的整体效率和效能情况、得出的数据准确性较低的问题。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。