一、引言

随着城市交通的日益繁忙，对车辆行为的监控和分析变得愈发重要。其中，昼伏夜出车辆作为一类活动异常、具有较高违法风险的车辆，一直是交通管理和执法部门关注的重点。本文将以一个具体的建模案例，详细介绍如何构建昼伏夜出车辆预警分析模型，以期为相关工作提供参考和借鉴。

二、建模背景与需求

背景：

    昼伏夜出车辆，即白天无活动记录，总是在晚上出没的车辆，这类车辆往往具有较高的违法风险，如从事非法运输、盗窃等违法活动。因此，对这类车辆进行重点研判和预警分析，对于提高交通管理和执法的效率和准确性具有重要意义。

需求：

    在近3个月的时间范围内，筛选出白天（5点至19点）无过车记录，仅在夜间（20点至凌晨4点）存在过车记录的车辆，并统计其昼伏夜出天数和夜间过车次数，以实现对这类车辆的预警分析。

三、建模步骤

第一步：筛选近三个月过车数据并获取过车时段和过车日期 
    选择数据源‌：选择包含车辆过车记录的“号牌识别信息表”。 
    筛选时间范围‌：筛选近三个月的数据。 
    新增字段‌：通过计算规则，新增“过车时段”和“过车日期”两个字段。其中，“过车时段”是从过车时间中提取小时作为时段，“过车日期”是从过车时间中去掉时、分、秒，只保留年、月、日。 
第二步：筛选白天过车记录，并数据去重得到白天出现过的车辆 
    筛选白天过车记录‌：根据“过车时段”字段，筛选时间范围在5点至19点之间的过车记录。 
    数据去重‌：对上一步筛选出的过车记录中的车牌号码进行去重处理，得到白天出现过的车辆集合。 
第三步：排除白天出现过车记录的车牌，保留昼伏夜出车辆过车记录 
    数据连接‌：将第一步得到的全部过车记录与第二步得到的白天出现车牌集合进行连接操作。 
    设置排除条件‌：根据车牌号码字段，设置排除条件，排除那些在白天有出现过车记录的车牌。 
    结果输出‌：剩下的记录即为昼伏夜出车辆的过车记录。 
第四步：统计每辆昼伏夜出车辆每晚过车次数 
    分组统计‌：按照车牌号码和过车日期对昼伏夜出车辆的过车记录进行分组统计。 
    计算每晚过车次数‌：统计每辆车在每个晚上的过车次数，并输出结果。 
第五步：统计每台昼伏夜出车辆过车天数和夜间过车总次数 
    分组统计过车天数‌：按照车牌号码对昼伏夜出车辆的过车记录进行分组统计，计算每辆车的过车天数。 
    计算夜间过车总次数‌：对每辆车的每晚过车次数进行求和，得到夜间过车总次数。 
    结果输出‌：将统计结果汇总输出，包括昼伏夜出车牌号、夜间出行天数和夜间总的识别次数等信息。

四、模型发布与共享

    完成建模后，可以将模型进行发布和共享，以便其他用户能够复用该模型进行分析。在发布模型时，需要设置模型的基本参数和发布结果，并分配相应的权限，以确保其他用户能够正常访问和使用该模型。

五、结论

    本文通过构建一个昼伏夜出车辆预警分析模型，实现了对昼伏夜出车辆的精准识别和预警分析。该模型通过筛选近三个月的过车记录，排除白天出现过车记录的车牌，保留了昼伏夜出车辆的过车记录，并统计了每辆车的夜间出行天数和夜间过车总次数等信息。该模型具有较高的实用性和准确性，能够为交通管理和执法部门提供有力的支持。