[发明专利]一种基于规则匹配和知识图谱的交通事件影响分析方法、系统、设备、可读存储介质

权利要求书

1.一种基于规则匹配和知识图谱的交通事件影响分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采集待分析高速公路区域的历史交通数据和交通事件数据；

步骤2，基于历史交通数据，计算事发地点周围路网的变速比，用于获取交通事件影响下交通流突变的时空变化拟合曲线，进行交通事件影响的时空特性分析；

步骤3，基于特征子集选择算法，从步骤1采集的交通事件数据中选择交通事件特征；

步骤4，基于步骤3选择交通事件特征进行交通事件分类构建规则库，并结合步骤2获取各类中各个事件的交通流突变的时空变化拟合曲线，构建交通事件影响类别表存储拟合曲线的拟合参数；

步骤5，基于本体模型，综合步骤1采集的历史交通数据、交通事件数据，以及步骤4确定的事件影响类别和拟合参数，构建高速公路交通事件知识图谱；

步骤6，基于RETE算法的正向推理引擎，对交通事件进行规则匹配，确定待分析交通事件的影响类别，并通过知识图谱查询，得到该交通事件对周围路网的时空影响；

步骤3中，基于特征子集选择算法，从步骤1采集的交通事件数据中选择交通事件特征，具体方法为：

步骤3-1，从交通事件数据中提取交通事件的多维特征，包括事件时空特征、环境特征以及事件信息相关补充特征；

事件时空特征包括交通事件的发生位置、月份、星期、发生时刻，其中交通事件的发生位置这一事件特征通过交通事件发生位置与高速路口的相对距离和相对方向具体表现；环境特征包括道路环境和自然环境，道路环境包括道路编号、路面情况、交通事件发生位置与高速路口的关系、工作区情况、路面的照明情况以及车流方向，自然环境包括天气；事件信息相关补充特征包括交通事件编号、受影响的车道和交通事件碰撞严重程度，最终获得交通事件的特征集合表示为A＝{a₁,a₂,a₃,...,a_d}，共由d个事件特征构成；

步骤3-2，对交通事件的多维特征进行预处理；

1)将时间类型的数据转换为离散化分段数据；

原始数据中的事件发生时刻为时间类型数据，通过特征离散化有利于数据分析，将全天的时段离散化区间分为：凌晨、早高峰、平峰、晚高峰、夜间；

2)将非数值型的数据转换为数值型数据；

原始数据中的天气、路面情况、工作区情况，事件碰撞严重程度、车流方向、交通事件的发生位置与高速路口的关系以及路面的照明情况，还包括交通事件的发生位置与高速路口的相对方向和交通事件发生时刻的离散化分段数据，均为非数值型数据，根据分类情况进行编码数值化；

天气：雨天＝1,雪天＝2，大雾＝3，晴天＝4，阴天＝5，多云＝6；路面情况：干＝1,湿＝2；工作区情况：交通事件的发生位置在施工区域内＝1，交通事件的发生位置不在施工区域内＝2；事件碰撞程度：无伤亡＝1，受伤＝2，死亡＝3；车流方向：上行＝1，下行＝2；交通事件的发生位置与高速路口的关系：交通事件发生的位置与高速路口相关＝1，交通事件发生的位置与高速路口不相关＝2；路面的照明情况：白天＝1，黎明＝2，黄昏＝3，晚上路灯开＝4，晚上路灯关＝5，晚上没有路灯＝6，其他＝7；交通事件的发生位置与高速路口的相对方向：东：1，西＝2，南＝3，北＝4；交通事件的发生时刻：凌晨＝0，早高峰＝1，平峰＝2，晚高峰＝3，夜间＝4；

步骤3-3，基于Boruta算法，结合步骤3-2预处理后的交通事件的特征集合，确定与交通事件影响最为相关的特征子集A^*；

步骤4中，基于步骤3选择交通事件特征进行交通事件分类构建规则库，并结合步骤2获取各类中各个事件的交通流突变的时空变化拟合曲线，构建交通事件影响类别表存储拟合曲线的拟合参数，具体方法为：

将选择的交通事件特征子集A^*中各元素相同的交通事件分为一类，选用产生式规则描述构建规则库，其中规则名称以对应的交通事件影响类别命名；规则内容以交通事件分类特征约束为执行条件，以确认交通事件影响类别为执行方法；

通过步骤2获得各类中各个事件的交通流突变的时空变化拟合曲线，并对各类中的多个事件的拟合曲线取平均，作为各类的交通事件影响的时空特性，构建交通事件影响类别表来存储拟合曲线的拟合参数；

步骤5中，基于本体模型，综合步骤1采集的历史交通数据、交通事件数据，以及步骤4确定的事件影响类别和拟合参数，构建高速公路交通事件知识图谱，具体方法为：

步骤5-1：构建高速公路交通事件领域本体；

高速公路交通事件领域本体包括交通事件、高速公路路口、高速公路路段、交通事件影响类别、时间、地点这些实体，根据各实体的特点定义相应的属性和实体间的关系；

步骤5-2：根据步骤5-1定义的高速公路交通事件领域本体，从交通事件数据中，通过知识抽取技术，提取出实体、关系和属性，包括交通事件、时间以及地点；

步骤5-3：基于高速公路事件领域本体，补充需要的实体类别的数据；

交通事件数据中缺少事件影响类别信息，所以通过步骤4中交通事件影响类别表，提取出交通事件影响类别及其拟合参数，作为补充实体和属性；

步骤5-4：将步骤5-2,5-3中各数据导入Neo4j图数据库，形成高速公路交通事件知识图谱。