技術特征：

1.一種交通小區(qū)服務指數(shù)與營運指數(shù)提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

Step1: 從浮動車匹配數(shù)據(jù)表中取當前系統(tǒng)日期前1天的浮動車匹配數(shù)據(jù)；

Step2：將數(shù)據(jù)按小時劃分24份，將每個小時的數(shù)據(jù)取不重復的車牌號，若有重復取最近一條數(shù)據(jù)，通過各條數(shù)據(jù)對應的路段ID查到該路段對應的小區(qū)，計算各個小區(qū)的車輛空載率，將一天24個空載率取平均為該小區(qū)該天的平均空載率O；

Step3: 將所有車按車牌號分類，統(tǒng)計一天車輛總數(shù)NUM，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標記為unvisit；

Step4: 對某個車牌unvisit的車，標記為visit，找到該車最早的一條信息，找到該車持續(xù)空載的狀態(tài)，即ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：0 1 1…1 1 0，若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)沒有出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況，檢測每組狀態(tài)對應的路段，查找對應的小區(qū)，前后一致，則該小區(qū)一次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應的更新時間-最前一個1狀態(tài)對應的更新時間；若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況，檢測每組狀態(tài)對應的路段，查找對應的小區(qū)，前后不一致，則該車此次候車時長算作駛入小區(qū)的候客時長，且該次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應的更新時間-跨越小區(qū)時對應的1狀態(tài)更新時間；

Step5：重復Step4，直至所有車輛標記為visit，則可以計算該區(qū)域的平均候客時長P；

Step6：通過公式計算各個小區(qū)的服務指數(shù)，具體計算公式如下：

修正后為：

其中a+b=1，a，b>0，系數(shù)可配置；

Step7：將所有車按車牌號分類，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標記為unvisit；

Step8：對每輛unvisit車輛，標記為visit，每條數(shù)據(jù)均有路段ID，通過路段ID確定交通小區(qū)，找到該車所有的載客數(shù)據(jù)即ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：1 0 0…0 0 1，則第一個0狀態(tài)對應的交通小區(qū)記錄下來，該小區(qū)提供的單數(shù)+1，該次出行的行駛里程=最后一個0狀態(tài)對應的里程數(shù)-最前一個0狀態(tài)對應的里程數(shù)；

Step9：不斷重復Step8，直至所有車輛標記為visit，計算各個交通小區(qū)的提供單數(shù)num，以及該小區(qū)每單平均實載里程d；在該表中查詢近30天來最大的提工單數(shù)num_max和最大平均行駛里程d_max；

Step10：通過公式計算各個小區(qū)的營運指數(shù)，具體計算公式如下：

修改后公式為：

其中c+d=1，c，d>0，系數(shù)可配置；

Step11：若某個交通小區(qū)的服務指數(shù)>0.5，則該交通小區(qū)的供需關系為供大于求；若某個交通小區(qū)的服務指數(shù)介于0.3與0.5之間，則該交通小區(qū)的供需關系為供求平衡；若某個交通小區(qū)的服務指數(shù)<0.3，則該小區(qū)的供需關系為供小于求；

Step12：若某交通小區(qū)的平均候客時長小于D1,則打車需求強度為旺盛；若平均候客時長小于D2且大于D1，則打車需求強度較高；若平均候客時長小于D3且大于D2，則打車需求強度一般；若平均候客時長大于D3，則打車需求強度較低。

2.根據(jù)權利要求1所述的交通小區(qū)服務指數(shù)與營運指數(shù)提取方法，其特征在于，前述的D1,D2,D3均為可調參數(shù)。

3.一種交通小區(qū)服務指數(shù)與營運指數(shù)提取系統(tǒng)，其特征在于，包括：

至少一個處理器；

存儲器；

其中，所述存儲器被設置用于存放供處理器使用的數(shù)據(jù)與程序模塊，所述程序模塊包括用于執(zhí)行前述權利要求1所述方法的程序指令。