厦门卫星定位应用股份有限公司 本次上架的数据产品 交通大数据分析算法, 应对各类智能化交通业务分析需求，构建交通大数据分析算法库。提供面向城市交通运输、公交、出租、交管、海洋交通领域细分业务的16类分析算法模型，包括：道路流量、运力运量预测、车辆画像识别、地图匹配、轨迹纠偏、数据异常检测算法、节假日运力运量综合分析、公交上下车匹配算法、公交智能排班算法、公交充电智能排班、区域出租需求量预测、出租合乘召车匹配算法、区域运价调整、违法嫌疑车辆筛查、城市交通事故分析研判、交通警情感知预警及科学派警模型、海上渔船活动行为分析-生产活动分析、海上渔船活动行为分析-海上违法行为分析。可根据实际业务需求提供对应的算法分析接口。 序号 算法名称 算法简介 1 道路流量、运力运量预测 基于机器学习、深度学习算法实现对不同节假日、民航、铁路等不同运输方式的客流量及道路流量进行预测。 2 车辆画像识别 基于卡口过车数据，形成车辆出行特征，基于机器学习算法精准形成车辆画像，识别具有不同出行特征的车辆类别。 3 地图匹配、轨迹纠偏 构建面向低频定位数据的地图匹配和轨迹纠偏算法，纠正车辆定位数据的轨迹漂移、补充中断轨迹点。 4 数据异常检测算法 面向数据接入及监控场景，构建精细化、多场景的数据异常检测算法，及时识别和发现传输数据的异常，提升数据质量。 5 节假日运力运量综合分析 结合大数据、可视化、机器学习技术，生成重大活动及节假日期间的交通运力运量专项报告，赋能决策。形成重点区域的交通运行状态趋势预测。 6 公交上下车匹配算法 利用公交出行大数据，根据乘客上车刷卡信息，匹配乘客下车信息，精准获取乘客完整出行行为，为线网优化、排班、运力调配提供数据支撑。 7 公交智能排班算法 基于历史客流数据、天气数据构建客流量预测模型，结合优化算法构建智能排班模型，自动生成车辆排班建议。 8 公交充电智能排班 基于精准的车辆充放电能耗预估模型和优化模型，生成公交车辆日间和夜间充电排班方案，提升资源利用效率。 9 区域出租需求量预测 基于深度神经网络模型，利用历史天气、订单数据，构建需求出租需求预测模型，实现需求量实时和时段预测。 10 出租合乘召车匹配算法 根据合乘召车两种业务场景（已有拼车单再匹配拼车单、多个拼车单同时匹配），确定可行匹配约束条件，利用主客观赋权的模糊物元评价方法评估和确定各可行方案优劣，得到最优合乘匹配结果。 11 区域运价调整 基于运营数据，建立区域巡游车运价分析报告，通过比对分析、动态关系图等分析影响驾驶员收入的主要因素，为运价调整提供科学指导。 12 违法嫌疑车辆筛查 根据卡口、停车场设备数据，综合利用空间间隔排查法、状态排查法、数据碰撞分析、隐马尔可模型等，进行套牌车辆稽查、重点车辆提前布控。 13 城市交通事故分析研判 通过分析事故发生影响因素和特征，结合所在道路的道路情况对交通事故造成的影响程度进行等级划分。 14 交通警情感知预警及科学派警模型 通过多源数据融合分析，挖掘交通警情深度画像，实现重大突发事件的主动感知和预警，提升突发性事件应急处理能力，同时构建警情与警员的智能匹配算法，实现警力的最优配置，达到科学派警，提升警情处置效率。 15 海上渔船活动行为分析-生产活动分析 汇聚渔港、避风坞、航道等静态数据以及渔船的AIS数据、船舶定位数据等动态数据。分析船舶外出作业去向分析、出海时段及频次分析、停靠港区热度分析、渔区船舶来源分析等船舶活动行为。 16 海上渔船活动行为分析-海上违法行为分析 基于渔船活动轨迹数据，结合机器学习算法构建违法行为分析模型，根据预测轨迹精准识别违法采砂、非法捕鱼等海上违法行为。
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