[发明专利]一种基于浮动车数据采集的预处理方法

权利要求书

1.一种基于浮动车数据采集的预处理方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤10、浮动车行驶时在一预设时间T内以不同的采样周期采集对应的行车数据序列x_i，所述行车数据序列x_i包括：车辆编号u_i、位置l_i、速度v_i、方向s_i和时间t_i信息，即x_i＝<u_i，l_i，v_i，s_i，t_i>，i为行车数据序列x的编号；其中采样周期根据浮动车预设的一速度-采样周期对照表动态调整；将所述各行车数据序列依次存储到一行车数据集X中；

步骤20、浮动车根据预设的一数据过滤规则序列，对行车数据集X中的行车数据序列进行过滤，过滤掉不符合所述数据过滤规则序列的行车数据序列，将符合所述数据过滤规则序列的行车数据序列存储到一过滤数据集Y中，然后根据浮动车预设的压缩规则M对过滤数据集Y进行压缩，获得压缩数据集Z，所述压缩规则M为一数据无损压缩算法，所述数据无损压缩算法包括：霍夫曼编码、算术编码、LZW编码；

步骤30、浮动车将压缩数据集Z通过移动通信网络传送到数据中心；

步骤40、数据中心根据数据中心预设的解压规则O对接收到的压缩数据集Z进行解压，得到解压数据集Q，所述解压规则O为压缩规则M的逆过程，即与其数据无损压缩算法对应的逆算法，所述数据中心再将解压数据集Q存储到数据中心的数据库中，从而实现了浮动车采集数据的预处理。

2.如权利要求1所述的一种基于浮动车数据采集的预处理方法，其特征在于：所述步骤10具体包括：

步骤11、利用装备GPS车载定位系统的浮动车获取预设的首次采样周期，采集行车数据序列x₁，即x₁＝<u₁，l₁，v₁，s₁，t₁>，将所述行车数据序列x₁存储到行车数据集X，此时X＝{x₁}；

步骤12、从当前存入行车数据集X的行车数据序列中提取速度信息，对照所述速度-采样周期对照表C＝<c₁，c₂，c₃，…，c_n1>，得到下一次采样的采样周期τ_i，其中i为行车数据序列x的编号；所述速度-采样周期对照表C为浮动车预设，c₁，c₂，c₃，…，c_n1为相应速度与采样周期的对照关系，当速度较大时采样周期较小，当速度较小时采样周期较大；

步骤13、浮动车将获取到的下一次采样周期τ_i累加到各个不同的采样周期之和中，所述各个不同的采样周期之和用sum表示，即sum＝sum+τ_i，然后判断加和后的sum是否大于预设时间T，即sum＞T，若是，则完成浮动车的数据采集，执行步骤20；若否，则执行步骤14：

步骤14、浮动车根据采样周期τ_i采集到的行车数据序列x_i依次存储到行车数据集X中，所述行车数据集X表示为X＝{x₁，x₂，x₃，...，x_n}，其中n为在预设时间T内采集的数据的个数，x₁，x₂，x₃，...，x_n为依次存入的行车数据序列，然后执行步骤12。

3.如权利要求1所述的一种基于浮动车数据采集的预处理方法，其特征在于：所述步骤20具体包括：

步骤21、浮动车从行车数据集X中依次提取行车数据序列x_i；

步骤22、浮动车将行车数据序列x_i中的u_i，l_i，v_i，s_i，t_i，分别与所述数据过滤规则序列K进行匹配，所述数据过滤规则序列K＝<U_∑，L_∑，V_∑，S_∑，P_∑>，其中，U_∑为车辆编号u的滤波区间，L_∑为位置l的滤波区间，V_∑为速度v的滤波区间，S_∑为方向s的滤波区间，P_∑为时间t的滤波区间；依次判断u_i，l_i，v_i，s_i，t_i是否属于数据过滤规则序列K，即判断行车数据序列x_i中的u_i，l_i，v_i，s_i，t_i是否属于其相对应的滤波区间：

u_i∈U_∑；

l_i∈L_∑；

v_i∈V_∑；

s_i∈S_∑；

t_i∈P_∑；

步骤23、若某一编号的行车数据序列中有一个数据不属于该对应的滤波区间，则过滤掉该编号对应的行车数据序列，且将该行车数据序列的编号加1；若某一编号的行车数据序列中的各数据均属于该对应的滤波区间，则将该编号对应的行车数据序列保存到过滤数据集Y中，且将该行车数据序列的编号加1；

步骤24、判断步骤23中行车数据序列的编号加1后是否大于行车数据集X中行车数据序列的个数n，若否，则从行车数据集X中提取下一个数据；若是，则进入步骤25；

步骤25、压缩过滤数据集Y，得到压缩数据集Z，完成浮动车行车数据序列的过滤和压缩，并返回到步骤30。