本发明涉及智能交通领域，具体涉及一种基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统。
背景技术：
1、随着科技的不断发展，大数据技术日益成为推动社会进步和改善生活的重要工具之一。尤其在交通领域，随着车辆数量的不断增加，传统的车辆调度和管理方法已经难以满足现代城市对于高效、智能、便捷交通服务的需求。因此，基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统应运而生，为解决城市交通问题提供了新的思路和方案。
2、例如共享单车等方式便利了人们的生活，但是在实际的单车车辆调度的过程中，往往只根据历史数据或经验进行每个区域的车辆配给以及调度，而忽略了实时数据分析与动态调整的重要性。这种方法虽然在一定程度上能够缓解车辆分布不均的问题，但在面对突发情况或特殊事件时，往往显得力不从心。例如，在节假日或特殊活动期间，某个区域的游客数量可能会激增，导致该区域的共享单车需求量急剧上升。此时，若还是按照现有的车辆调度方法，显然无法满足激增的用户需求。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，解决只根据历史数据或经验进行每个区域的车辆配给以及调度，而忽略了实时数据分析与动态调整的重要性，虽然在一定程度上能够缓解车辆分布不均的问题，但在面对突发情况或特殊事件时，往往显得力不从心的技术问题。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，包括：
4、数据采集模块，用于采集车辆使用数据、用户数据和交通数据；
5、数据分析模块，包括车辆需求分析单元及交通状况预测单元；
6、车辆需求分析单元，基于车辆使用数据和用户数据进行分析，从而识别出不同时间段、不同区域的车辆变化；
7、获取每个区域内用户的出行习惯，并计算获得每个区域在一个工作周期内的用户出行指标，基于车辆变化和用户出行指标计算获得每个区域的车辆需求指标；
8、交通状况预测单元，基于历史交通数据和实时交通数据，通过预先训练好的交通状态预测模型对未来的交通状态进行预测，以输出的交通拥堵指标进行反应；
9、智能调度模块，用于根据车辆需求指标和交通拥堵指标判断每个区域的车辆是否存在冗余或不足风险，若存在冗余风险，则将冗余的车辆调出，若存在不足风险，则将不足的车辆进行调入。
10、作为一种技术方案，根据车辆需求指标和交通拥堵指标判断每个区域的车辆是否存在冗余或不足风险的过程为：
11、获取每个区域在不同时段的车辆需求指标及交通拥堵指标；
12、基于监控摄像头获取每个区域的人流量；
13、将、代入公式：计算得到调度需求指标；
14、将计算获取的调度需求指标与车辆需求指标进行比较；
15、若，则判断当前区域的车辆存在不足风险，并对当前区域调入车辆；
16、若，则判断当前区域的车辆存在冗余风险，并对当前区域调出车辆；
17、式中为第个区域，为函数，将当前时段等间隔划分为多个子时段，若连续三个子时段内的交通拥堵指标呈现递增状或者交通拥堵指标均超出预设的交通拥堵预警值，则，否则，；
18、、预设的参考差值，为当前区域的人流量随时间的变化曲线，当前区域的人流量随时间的参照变化曲线，～为检测时段，为指数系数，、、为转换系数。
19、作为一种技术方案，所述指数系数的表达式为：；
20、式中，、为权重因子，为每个子时段内的交通拥堵指标最大值，为每个子时段内的交通拥堵指标最小值，为每个子时段内的交通拥堵指标随时间变化曲线，为任意一个子时段，为子时段的总数量，、为任意一个子时段的开始时刻和结束时刻。
21、作为一种技术方案，所述车辆需求指标的计算公式为：
22、；式中为第个区域的影响系数，为第个区域的车辆变化系数，第个区域的用户出行指标，、为预设比例系数；
23、所述第个区域的车辆变化系数的表达式为：；式中，为第项车辆使用数据的值，为车辆使用数据的总项数，、分别为每个时段的起点和终点，为第项车辆使用数据随时间的变化曲线，为第项车辆使用数据随时间变化的参考曲线，为每个时段的影响因子，为时段的总个数，为第个时段。
24、作为一种技术方案，获取所述第个区域的用户出行指标的过程为：
25、获取连续多个时段内以当前区域为起点的用户个数，并获取每个用户的出行频率及平均出行距离；
26、将、及代入中计算获得当前区域的用户出行指标；
27、式中为权重系数，为第个用户，为预设比例系数，为关于用户个数波动的函数。
28、作为一种技术方案，通过公式：
29、计算获得当前区域用户个数的波动系数；、分别为当前区域用户个数的最大值、最小值；
30、将计算获得的波动系数与预设的波动区间进行比对，若，则；若，则；若，则。
31、作为一种技术方案，获取第个区域的影响系数的过程为：
32、将每个时段内车辆变化系数、用户出行指标分别与预设的预警值、进行比较；
33、若存在≥且≥的时段，则获取该时段的个数作为p1，则；为预设固定系数；
34、若存在≥或≥的时段，则获取该时段的个数作为p2，则；
35、否则，。
36、作为一种技术方案，所述系统还包括：
37、共享管理模块，基于数据采集模块采集的数据建立车辆共享数据库，用于车辆使用记录的追溯；
38、所述交通状态预测模型包括全连接神经网络及循环神经网络构。
39、本发明的有益效果：
40、本发明通过车辆需求指标和交通拥堵指标实现了兼顾实际车辆使用情况、用户出行信息和交通拥堵情况，以综合建立车辆调度的预测模型，从而在当前区域发生需求激增时基于大数据分析的智能调度系统能够迅速感知到这一变化，并立即从其他区域调配车辆以满足该区域的需求；这种动态的、实时的调度方式不仅提高了车辆的利用率，还大大提升了用户的满意度。
1.一种基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，根据车辆需求指标和交通拥堵指标判断每个区域的车辆是否存在冗余或不足风险的过程为：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，所述指数系数的表达式为：；
4.根据权利要求1或3所述的基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，所述车辆需求指标的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，获取所述第个区域的用户出行指标的过程为：
6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，通过公式：
7.根据权利要求4所述的基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，获取第个区域的影响系数的过程为：
8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的车辆智能调度与共享管理系统，其特征在于，所述系统还包括：
