基于时空特征的车辆加油行为可视化分析

摘要

随着城市车辆数量的逐年增长,各种城市问题也不断浮现.为了解决相关问题,我们使用物联网技术采集了区域内大量的车辆加油数据,利用信息技术对这些数据进行精准的分析,分析结果在城市交通、安全监管、智能服务等多个领域都有潜在的应用前景.在本文中,面向覆盖新疆全区的车辆加油数据设计了一个交互式可视分析系统,抽取相关数据集的基础特征,研究加油站、汽车、驾驶员3类实体之间的关系,分析区域内汽车加油的普遍行为模式,调查可能的异常行为.系统使用多种可视化经典视图并加以组合,还在部分视图上增加一些额外的图形元素,使系统能够在具体应用场景下从不同视角描绘出典型的数据特征,如稀疏特征、时空特征、多维特征等,并展示不同实体之间的关系.系统允许用户使用交互式操作查看个体或群体对应的数据可视化视图,进而分析数据的典型个体行为模式或统计群组特征,最终实现对异常行为的识别.本文列举了2个基于真实数据的案例,并在领域专家的协助下分析验证了系统的有效性和可用性.