[发明专利]交通违法行为分析方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种交通违法行为分析方法，其特征在于，包括：

获取交通运输行业个人运营车辆的行政处罚信息，构建行政处罚信息数据库；

构建上下两层LDA模型，分别对所述行政处罚信息数据库中数据进行违法行为分类；

考评分析所述分类的合理性，获取违规行为分布特点。

2.根据权利要求1所述的交通违法行为分析方法，其特征在于，所述分类包括：采用网格搜索法确定各LDA模型对数据进行分类时的分类个数和通过各LDA模型确定各自的分类主题内容。

3.根据权利要求2所述的交通违法行为分析方法，其特征在于，所述考评分析所述分类的合理性为：根据各LDA模型中分类主题个数的情况设置分类评价指标，当分类主题为二分类时，采用查准率、召回率和准确率进行考评；当分类主题为多分类时，采用Kappa系数进行考评。

4.根据权利要求3所述的交通违法行为分析方法，其特征在于，所述两层LDA模型中的其中一层LDA模型对不同车种的违法行为进行分类，另一层LDA模型基于所述其中一层LDA模型在车种分类基础上进行违法行为分类。

5.根据权利要求4所述的交通违法行为分析方法，其特征在于，所述LDA模型采用狄利克雷分布法对数据进行违法行为的主题分类，所述狄利克雷分布公式为：

其中α为超参数，β(α)计算步骤如下：

其中，

上式中α和β均为超参数，x为随机变量，n为x数据样本数量，i和j表示数据库中文档和词汇的索引，Γ(α_i)和Γ(α_j)表示Gamma函数。

6.根据权利要求5所述的交通违法行为分析方法，其特征在于，分类的主题满足z_ij～Mult(θ)，基于所述主题生成词分布：生成词语其中，z_ij为第i篇文档第j个词的主题，θ为主题，Mult为多项式分布函数，Dir为狄利克雷分布函数，β为超参数。

7.根据权利要求6所述的交通违法行为分析方法，其特征在于，遍历所述数据库中所有文档，结合指定次数的迭代，更新参数p(z_k|d_i)和p(w_j|z_k)，其中d_i为第i个文档，w_j为第j个词汇，z_k为第k个主题，p(z_k|d_i)为在第i个文档的条件下出现第k个主题的概率，p(w_j|z_k)为在选定第z个主题的条件下出现第j个词的概率；

更新公式为：

p(d_i，w_j)＝p(d_i)*p(w_j|d_i)

其中，p(d_i|w_j)为第i个文档为第j个词的概率，p(w_j|d_i)为在第i个文档的条件下出现第j个词的概率，其为可观测变量；k为主题的索引。

8.一种交通违法行为分析系统，其特征在于，包括：

行政处罚信息数据库模块，用于获取交通运输行业个人运营车辆的行政处罚信息，构建行政处罚信息数据库；

违法行为分类模块，用于构建上下两层LDA模型，分别对所述行政处罚信息数据库中数据进行违法行为分类；

考评分析模块，用于考评分析所述分类的合理性，获取违规行为分布特点。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器耦合连接的存储器；其中，

所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述至少一个处理器执行，以实现权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，当所述计算机程序被执行时，能够实现权利要求1-9中任一项所述的方法。