[发明专利]基于区块链的交通数据评价方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种基于区块链的交通数据评价方法，其特征在于，所述方法应用于区块链网络中，所述方法包括：

通过所述区块链网络中预先部署的智能合约，将预处理数据通过智能合约上传至所述区块链中；其中，所述预处理数据由多个采集方进行采集，包括：交通拥堵的实时数据和历史数据；

将所述预处理数据输入至预设的神经网络模型中，所述神经网络模型根据所述交通拥堵的实时数据和历史数据确定所述采集方的置信度；

将所述采集方的置信度上传至所述区块链中，根据所述采集方的置信度和数据量确定所述采集方的数据评价结果；

所述神经网络模型包含第一神经网络模型和第二神经网络模型；其中，所述第一神经网络模型用于确定所述采集方的数据准确率；所述第二神经网络模型用于确定所述采集方的数据置信度；

所述神经网络模型根据所述交通拥堵的实时数据和历史数据确定所述采集方的置信度，包括：

根据所述交通拥堵的实时数据和历史数据，确定车流量矩阵；

将所述车流量矩阵输入至所述第一神经网络模型中，通过相似度对比得到所述采集方的第一数据准确率；

将所述采集方的第一数据准确率及其他参数输入至所述第二神经网络模型中，通过相似度对比确定第二数据准确率，并将所述第二数据准确率确定为所述采集方的置信度；其中，所述第二数据准确率的确定过程与所述第一数据准确率的确定过程一致；所述其他参数至少包括：所有道路中所述采集方采集的数据以及所述采集方采集的数据与车流量平均值的差值；

将所述车流量矩阵输入至所述第一神经网络模型中，得到所述采集方的第一数据准确率，包括：

利用预先构建的相似度矩阵，计算所述采集方采集的数据的相似度；所述相似度矩阵，形式如下：

其中，S为相似度矩阵；Ac确率；s为每个采集方的相似度；a为每个采集方的准确率；i为车道；j为天数；k为采集方；X为所述第一神经网络输出时刻的采集数据；Y为所述第一神经网络模型的输出数据；

根据述采集方采集的数据的相似度确定所述采集方的第一数据准确率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述区块链网络中预先部署的智能合约，将预处理数据通过智能合约上传至所述区块链中的步骤，包括：

根据所述采集方采集的所述交通拥堵的实时数据和历史数据，确定道路交通网络；

根据所述道路交通网络确定车流量矩阵；其中，所述车流量矩阵用于表征道路的拥堵程度；

将所述车流量矩阵以及所述道路交通网络上传至所述区块链。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述道路交通网络G(V,E,A)由多个节点相连接构成的网络；其中，V为节点的集合；E为边的集合，所述边为相邻节点的连线，用于表示车道；A为n维邻接矩阵，具体的，A的形式如下：

其中，e为所述边；v为所述节点；1≤p≤n；1≤q≤n；

所述车流量矩阵，形式如下：

其中，i为车道；j为天数；k为采集方；T为记录次数；x_tT为所述采集方在道路i上采集的车流量状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络模型训练过程中，所用的第一损失函数的形式如下：

其中，L为所述第一损失函数；X为所述第一神经网络模型的输入数据；Y为所述神经网络模型的输出数据；j为天数；k为采集方。