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公开(公告)号：CN108090646A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201611058636.7
申请日：2016-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种公共自行车智能调度系统预测调度数据的获取方法。在自行车调度中需求量一般是依靠经验得出，考虑到由经验得出调度需求量无法进行预测性调度，且没有数据支撑，无法确保需求量的正确率。为了改进这个问题，提出一种自行车智能调度系统预测调度数据的获取方法。首先利用工具对租、还车历史数据进行分析，得出系统的运行高峰期以及各个站点的租赁流向趋势；然后将系统中的站点按照租还车数量分类；最后将租、还车数据回溯，得出站点各时刻的满车率，并结合站点类型和租赁流向得出各个站点的调度需求量。本发明融合大数据分析和数据回溯显示技术实现了调度数据的精确获取，使得自行车租赁系统能获取更准确、更实时的调度数据。
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公开(公告)号：CN107332848B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710542877.7
申请日：2017-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据的网络流量异常实时监测的系统，使用了一种解耦合的系统设计，数据采集，数据处理，数据分析与及时响应自成一体，系统高度模块化。其特征在于：用嗅探器进行了数据的分布式采集，实现全网监测，实时抓取网络数据包信息。根据URL结构设定了特定规则，构建数据处理模块，实现对URL的有效信息提取。大量URL数据输入到利用bagging集成的机器学习器中进行有监督式学习，得到能够识别URL类型的数据分析模块；Web端与移动客户端的结合以多角度，多层次呈现数据。安装在服务器上的防御插件实现了对服务器的及时防护，与此同时，实时更新系统分类器数据，提高系统实用性。
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公开(公告)号：CN107332848A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710542877.7
申请日：2017-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据的网络流量异常实时监测的系统，使用了一种解耦合的系统设计，数据采集，数据处理，数据分析与及时响应自成一体，系统高度模块化。其特征在于：用嗅探器进行了数据的分布式采集，实现全网监测，实时抓取网络数据包信息。根据URL结构设定了特定规则，构建数据处理模块，实现对URL的有效信息提取。大量URL数据输入到利用bagging集成的机器学习器中进行有监督式学习，得到能够识别URL类型的数据分析模块；Web端与移动客户端的结合以多角度，多层次呈现数据。安装在服务器上的防御插件实现了对服务器的及时防护，与此同时，实时更新系统分类器数据，提高系统实用性。
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