CN117495469B - 基于区块链的电动自行车智能计时方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于企业管理的数据处理技术领域，具体涉及基于区块链的电动自行车智能计时方法及***，包括：采集电动自行车的计时收费数据并得到初始字典；对初始字典进行数量判断得到第二初始字典及第一字典；获取字符串的引用间隔，根据字符串的引用间隔得到初始可能性及引用间隔周期性；根据字符串最近一次的引用间隔与引用间隔得到引用间隔差异；得到最终剔除可能性；根据最终剔除可能性进行剔除得到第二字典并进行LZW压缩，通过对电动自行车的计时收费数据压缩存储到区块链中，实现企业对于电动自行车的智能管理。本发明通过对计时收费数据进行压缩处理，提高相关企业或平台对电动自行车的智能管理效率。

Description

基于区块链的电动自行车智能计时方法及***

技术领域

本发明涉及用于企业管理的数据处理技术领域，具体涉及基于区块链的电动自行车智能计时方法及***。

背景技术

随着城市化进程的加速和环境保护意识的提高，电动自行车作为一种低碳、环保的出行工具正受到越来越多人的欢迎。并且在互联网技术发展的加持下，共享电动自行车在城市中发展迅速，由于电动自行车在使用时会产生计时收费数据，并且提供共享电动自行车的地区范围较广，因此会产生大量计时收费数据，相关企业通过区块链对计时收费数据进行存储，实现对于企业相关数据的管理；同时由于计时收费数据的数据量较大，因此需要进行压缩再存储，从而提高企业管理效率。

在对计时收费数据进行存储实现企业管理的过程中，由于电动车主要用于短途通勤，且因为路段场景与通勤时间的限制，所以人们对电动自行车的使用时间具有高峰期与低峰期，导致对应收集到的数据在时间序列上的分布不均匀，同时对应数据字符组合分布也不均匀，进而影响常规LZW的编码效率，对于数据的压缩效果较差，从而导致相关企业利用区块链对数据进行存储的效率较差，进而影响企业管理的效率。

发明内容

本发明提供基于区块链的电动自行车智能计时方法及***，以解决现有的问题。

本发明的基于区块链的电动自行车智能计时方法及***采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了基于区块链的电动自行车智能计时方法，该方法包括以下步骤：

采集电动自行车的若干计时收费数据序列，所述计时收费数据序列包含多个计时收费数据，获取每个计时收费数据中的若干格式名称及格式名称中的若干格式名称字符；

根据计时收费数据序列构建每个初始字典；对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典；

根据第二初始字典得到每个第一字典；根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔；根据每种字符串最近一次的引用间隔与每种字符串包含的字符数量，得到每种字符串的初始可能性；根据每种字符串的若干引用间隔，得到每种字符串的引用间隔周期性；根据每种字符串最近一次的引用间隔与若干引用间隔，得到每种字符串的初始引用间隔差异；根据初始引用间隔差异得到每种字符串的引用间隔差异；

根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到每种字符串的最终剔除可能性；根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到若干第二最终字典；根据第二最终字典及计时收费数据序列得到第二字典并进行LZW压缩，通过对电动自行车的计时收费数据压缩存储到区块链中，实现企业对于电动自行车的智能管理。

优选的，所述对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典，包括的具体方法为：

对于任意一个计时收费数据序列的初始字典中任意一个格式名称字符，在计时收费数据序列中，将该格式名称字符在所属格式名称中的字符数量记为该格式名称字符的名称数量；若该格式名称字符在该计时收费数据序列中的数量大于该格式名称字符的名称数量，在初始字典中保留该格式名称字符；若该格式名称字符在计时收费数据序列中的数量等于该格式名称字符的名称数量，在初始字典中剔除该格式名称字符；遍历初始字典中所有格式名称字符，得到筛选剔除后的初始字典，记为第二初始字典。

优选的，所述根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，在该第一字典对应的计时收费数据序列中，对于该种字符串任意相邻两次出现的字符串，将前一次出现的字符串记为参考字符串，将后一次出现的字符串记为目标字符串；将参考字符串中最后一个字符与目标字符串中第一个字符之间，包含的字符数量记为目标字符串的引用间隔；获取每个第一字典中每种字符串在对应的计时收费数据序列中的若干引用间隔。

优选的，所述根据每种字符串最近一次的引用间隔与每种字符串包含的字符数量，得到每种字符串的初始可能性，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示字符串的初始可能性；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中最近一次的引用间隔；/>表示字符串包含的字符数量。

优选的，所述根据每种字符串的若干引用间隔，得到每种字符串的引用间隔周期性，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示字符串的引用间隔周期性；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中所有引用间隔的方差；/>表示避免分母为0的超参数。

优选的，所述根据每种字符串最近一次的引用间隔与若干引用间隔，得到每种字符串的初始引用间隔差异，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示字符串的初始引用间隔差异；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中最近一次的引用间隔；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中所有引用间隔的均值。

优选的，所述根据初始引用间隔差异得到每种字符串的引用间隔差异，包括的具体方法为：

对同一第一字典中所有种类字符串的初始引用间隔差异进行线性归一化，将每个经线性归一化后的初始引用间隔差异记为每种字符串的引用间隔差异。

优选的，所述根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到每种字符串的最终剔除可能性，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示该字符串的剔除可能性；表示该字符串的引用间隔周期性；/>表示该字符串的引用间隔差异；/>表示该字符串的初始可能性；获取该第一字典内所有种类字符串的剔除可能性，对所有种类字符串的剔除可能性进行线性归一化，将每个经线性归一化后的剔除可能性记为每种字符串的最终剔除可能性；

获取每个第一字典内每种字符串的最终剔除可能性。

优选的，所述根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到若干第二最终字典，包括的具体方法为：

对于任意一个计时收费数据序列的第一字典内的任意一种字符串，若该种字符串的最终剔除可能性大于最终剔除可能性阈值，将该种字符串从第一字典中剔除；若该种字符串的最终剔除可能性小于等于最终剔除可能性阈值，将该种字符串保留；遍历第一字典中所有种类字符串，得到筛选剔除后的第一字典，记为第二最终字典。

本发明的实施例提供了基于区块链的电动自行车智能计时***，该***包括计时收费数据采集模块，第二初始字典获取模块，初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异获取模块以及压缩管理模块，其中：

计时收费数据采集模块，采集电动自行车的若干计时收费数据序列，所述计时收费数据序列包含多个计时收费数据，获取每个计时收费数据中的若干格式名称及格式名称中的若干格式名称字符；

第二初始字典获取模块，根据计时收费数据序列构建每个初始字典；对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典；

初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异获取模块，根据第二初始字典得到每个第一字典；根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔；根据每种字符串最近一次的引用间隔与每种字符串包含的字符数量，得到每种字符串的初始可能性；根据每种字符串的若干引用间隔，得到每种字符串的引用间隔周期性；根据每种字符串最近一次的引用间隔与若干引用间隔，得到每种字符串的初始引用间隔差异；根据初始引用间隔差异得到每种字符串的引用间隔差异；

压缩管理模块，根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到每种字符串的最终剔除可能性；根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到若干第二最终字典；根据第二最终字典及计时收费数据序列得到第二字典并进行LZW压缩，通过对电动自行车的计时收费数据压缩存储到区块链中，实现企业对于电动自行车的智能管理。

本发明的技术方案的有益效果是：在字典字符串的剔除过程中，通过判断字符串引用间隔以及字符串长度，判断其对不必要内存消耗的影响关系，避免将有效字符串剔除，从而保证字符串剔除对编码过程的有益性；同时对应剔除可能性中利用字符串的引用间隔关系，避免将较大周期的间隔字符对应字符串剔除，从而减少了不必要的内存消耗，提高了字典字符串剔除的有效性，进而提高对于电动自行车的计时收费数据的压缩效果，结合区块链进行存储，提高企业对于电动自行车的智能管理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的基于区块链的电动自行车智能计时方法的步骤流程图；

图2为本发明的基于区块链的电动自行车智能计时***的结构框图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于区块链的电动自行车智能计时方法及***，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于区块链的电动自行车智能计时方法及***的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于区块链的电动自行车智能计时方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001：采集电动自行车的计时收费数据。

需要说明的是，在对计时收费数据进行存储实现企业管理的过程中，由于电动车主要用于短途通勤，且因为路段场景与通勤时间的限制，所以人们对电动自行车的使用时间具有高峰期与低峰期，导致对应收集到的数据在时间序列上的分布不均匀，同时对应数据字符组合分布也不均匀，进而影响常规LZW的编码效率，对于数据的压缩效果较差，从而导致相关企业利用区块链对数据进行存储的效率较差，进而影响企业管理的效率；为此，本实施例提出了基于区块链的电动自行车智能计时方法。

具体的，为了实现本实施例提出的基于区块链的电动自行车智能计时方法，首先需要采集计时收费数据，具体过程为：本实施例通过第三方智能电动自行车平台获取同一地区内每一周内的若干电动自行车的计时收费数据，通过对每周所有电动自行车采集到的计时收费数据进行压缩存储处理，后续以任意一周的计时收费数据为例进行叙述，对每个电动自行车的一周内的计时收费数据按照采集时间排序，将排序后构成的序列记为一个计时收费数据序列；本实施例将每个计时收费数据中的用户、使用时间、记录时间以及收费金额统称为格式名称，将构成格式名称的字符记为格式名称字符；其中每个计时收费数据包括用户、使用时间、记录时间以及收费金额，每个格式名称对应一个字符串，每个计时收费数据序列对应若干格式名称以及格式名称字符。

至此，通过上述方法得到若干计时收费数据序列。

步骤S002：根据计时收费数据构建初始字典；对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典。

需要说明的是，传统LZW编码是用字典代替计时收费数据序列中重复出现的字符串，即通过构建一个动态的字典来依次放入不同的字符串，从而实现数据序列的压缩；而在LZW编码对计时收费数据序列进行编码时，若其序列中存在的字符组合关系越一致，说明字典中存在的字符串越少，内存消耗越小；若其序列中存在的字符组合关系越不一致，说明字典中存在的字符串越多，内存消耗越大；为此，本实施例通过利用字典中字符串的引用关系对字典进行筛选，从而减少内存消耗，实现数据的高效压缩。

进一步需要说明的是，对于任意一个格式名称而言，若格式名称包含的任意一个格式名称字符只存在于该格式名称中，那么说明该格式名称字符仅在该格式名称中存在；若格式名称包含的任意一个格式名称字符不只存在于该格式名称中，那么说明该格式名称字符除了在该格式名称中存在以外，还以字符或者其他形式的字符串形式存在于对应的计时收费数据序列中；由于在更新的字典中会存在该格式名称的记录以及对应的编码，所以可以在初始字典中剔除该格式名称字符，从而减少存储空间的浪费。

具体的，以任意一个计时收费数据序列为例，根据该计时收费数据序列获取初始字典，对该初始字典进行格式名称字符数量判断：以该初始字典中任意一个格式名称字符为例，在该计时收费数据序列中，将该格式名称字符在所属格式名称中的字符数量记为该格式名称字符的名称数量，即该格式名称字符所属的格式名称中有多少该格式名称字符；若该格式名称字符在该计时收费数据序列中的数量大于该格式名称字符的名称数量，则在该初始字典中，保留该格式名称字符；若该格式名称字符在该计时收费数据序列中的数量等于该格式名称字符的名称数量，则在该初始字典中，剔除该格式名称字符。以此类推，遍历该初始字典中所有格式名称字符，得到筛选剔除后的初始字典，记为第二初始字典。获取所有计时收费数据序列的第二初始字典。其中初始字典的获取是LZW压缩算法的公知内容，本实施例不进行叙述；初始字典中仅包含该计时收费数据序列的所有字符，每个字符对应一个编码以及索引；每个初始字典包含若干格式名称字符。

至此，通过上述方法得到所有第二初始字典。

步骤S003：根据第二初始字典得到第一字典；根据第一字典的字符串得到字符串的引用间隔；根据引用间隔得到字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异。

需要说明的是，对于计时收费数据而言，由于格式名称是固定的，所以对应的字符组合形式也是固定的；由于计时收费数据在时间序列上的分布并不均匀，所以对应的字符组合形式在时间序列上的分布也不均匀，同时由于字符组合形式的变化具有一定的规律性，从而导致形成的字符串会具有明显的聚集性，所以对于字符组合形式固定的部分字符组合，例如时间类数据形成的字符组合，仅会在特定的某一段时间内有意义，特定时间过后传统LZW的字典中不会对其进行清除，而会将其保留，从而导致该部分字符组合冗余，影响存储空间；所以在实际编码的过程中，需要对字典进行字符串筛选，进而进行剔除。

具体的，以任意一个计时收费数据序列的第二初始字典为例，根据该第二初始字典得到该计时收费数据序列的字典，记为该计时收费数据序列的第一字典；其中字典的获取是LZW压缩算法的公知内容，本实施例不进行叙述；而第一字典在包含对应第二初始字典所有内容的基础上，还包含了对应字符的若干种类不重复的字符串。

进一步的，以该第一字典的任意一种字符串为例，将该种字符串被剔除的可能性记为该种字符串的初始可能性；在该计时收费数据序列中，以该种字符串任意相邻两次出现的字符串为例，将前一次出现的字符串记为参考字符串，将后一次出现的字符串记为目标字符串；将参考字符串中最后一个字符与目标字符串中第一个字符之间，包含的字符数量记为目标字符串的引用间隔；其中一个计时收费数据序列存在若干引用间隔。

进一步的，根据该种字符串在该计时收费数据序列中最近一次的引用间隔得到该种字符串的初始可能性；其中该种字符串的初始可能性的计算方法为：

式中，表示该种字符串的初始可能性；/>表示该种字符串最近一次的引用间隔；/>表示该种字符串包含的字符数量。获取该第一字典的所有字符串的初始可能性；获取所有第一字典的所有字符串的初始可能性。进一步需要说明的是，在实际的计时收费数据序列中，可能存在字符在计时收费数据序列内间隔存在的情况，例如：对于计时收费数据中存在的大量格式名称字符而言，对应同一格式名称字符在计时收费数据序列内存在间隔的情况，所以在对应的第一字典中对应的字符串引用同样具有间隔，所以上述利用字符串引用间隔进行剔除判断存在误判的可能，具体需要结合字符串的引用间隔关系。

进一步的，以任意一个计时收费数据序列的第一字典内的任意一种字符串为例，获取该种字符串的若干引用间隔，根据该种字符串的若干引用间隔得到该种字符串的引用间隔周期性；其中该种字符串的引用间隔周期性的计算方法为：

式中，表示该种字符串的引用间隔周期性；/>表示该种字符串的所有引用间隔的方差；/>为避免分母为0的超参数，本实施例采用/>进行叙述；引用间隔的方差越小，周期性越大；获取该第一字典内所有种类字符串的引用间隔周期性；获取每个第一字典内所有种类字符串的引用间隔周期性。

进一步的，以任意一个计时收费数据序列的第一字典内的任意一种字符串为例，根据该种字符串最近一次的引用间隔与引用间隔均值，得到该种字符串的初始引用间隔差异；其中该种字符串的初始引用间隔差异的计算方法为：

式中，表示该种字符串的初始引用间隔差异；/>表示该种字符串最近一次的引用间隔；/>表示该种字符串的所有引用间隔的均值；最近一次引用间隔相对于引用间隔越大，该字符串下一次引用的可能性越小，最近一次引用对引用间隔周期性的越能影响引用间隔的周期性。获取该第一字典内所有种类字符串的初始引用间隔差异，对所有种类字符串的初始引用间隔差异进行线性归一化处理，将每个经线性归一化处理后的初始引用间隔差异记为每种字符串的引用间隔差异；获取每个第一字典内每种字符串的引用间隔差异。

至此，通过上述方法得到每种字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异。

步骤S004：根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到字符串的最终剔除可能性；根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到第二字典并进行LZW压缩；通过对电动自行车的计时收费数据压缩存储到区块链中，实现企业对于电动自行车的智能管理。

具体的，以任意一个计时收费数据序列的第一字典内的任意一种字符串为例，根据该种字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到该种字符串的剔除可能性；其中该种字符串的剔除可能性的计算方法为：

式中，表示该种字符串的剔除可能性；/>表示该种字符串的引用间隔周期性；/>表示该种字符串的引用间隔差异；/>表示该种字符串的初始可能性；引用间隔周期性越大，同时引用间隔差异越大，该种字符串不再引用的可能性越大，结合初始可能性，初始可能性越大，越需要被剔除，且不再引用可能性越大，则最终的剔除可能性就越大。获取该第一字典内所有种类字符串的剔除可能性，对所有种类字符串的剔除可能性进行线性归一化处理，将每个经线性归一化处理后的剔除可能性记为每种字符串的最终剔除可能性；获取每个第一字典内每种字符串的最终剔除可能性；通过字符串的剔除减少字典内存消耗，同时在剔除可能性的获取中利用字符串的引用间隔关系，避免将较大周期的间隔字符对应字符串剔除，提高第一字典中字符串剔除的有效性。

进一步的，以任意一个计时收费数据序列的第一字典内的任意一种字符串为例，预设一个最终剔除可能性阈值T1，其中本实施例以T1=0.8为例进行叙述，本实施例不进行具体限定，其中T1可根据具体实施情况而定；对该种字符串进行剔除判断：若该种字符串的最终剔除可能性大于最终剔除可能性阈值T1，则将该种字符串从第一字典中剔除；若该种字符串的最终剔除可能性小于等于最终剔除可能性阈值T1，则将该种字符串保留。以此类推，遍历该第一字典中所有种类字符串，得到筛选剔除后的第一字典，记为第二最终字典。

进一步的，预设一个编码数量T2，其中本实施例以T2=20为例进行叙述，本实施例不进行具体限定，其中T2可根据具体实施情况而定；本实施例在每完成编码数量T2个计时收费数据编码后，进行一次第二最终字典的筛选确定，将每次确定的第二最终字典记为第二字典。获取所有第二字典，对所有计时收费数据序列根据对应的第二字典进行LZW压缩编码，得到的压缩结果记为压缩后的计时收费数据；将压缩后的计时收费数据存储在区块链对应的区块中；然后在需要分析时，利用第二最终字典对压缩后的计时收费数据进行解压；通过将压缩后的计时收费数据存储到区块链中，实现对于计时收费数据的智能管理以及基于区块链的共享，电动自行车的相关企业或平台即对电动自行车实现了智能管理。

通过以上步骤，完成基于区块链的电动自行车智能计时，实现电动自行车的相关企业或平台对于电动自行车的智能管理。

请参阅图2，其示出了本发明一个实施例提供的基于区块链的电动自行车智能计时***的结构框图，该***包括以下模块：

计时收费数据采集模块，采集电动自行车的若干计时收费数据序列，所述计时收费数据序列包含多个计时收费数据，获取每个计时收费数据中的若干格式名称及格式名称中的若干格式名称字符；

第二初始字典获取模块，根据计时收费数据序列构建每个初始字典；对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典；

初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异获取模块，根据第二初始字典得到每个第一字典；根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔；根据每种字符串最近一次的引用间隔与每种字符串包含的字符数量，得到每种字符串的初始可能性；根据每种字符串的若干引用间隔，得到每种字符串的引用间隔周期性；根据每种字符串最近一次的引用间隔与若干引用间隔，得到每种字符串的初始引用间隔差异；根据初始引用间隔差异得到每种字符串的引用间隔差异；

压缩管理模块，根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到每种字符串的最终剔除可能性；根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到若干第二最终字典；根据第二最终字典及计时收费数据序列得到第二字典并进行LZW压缩，通过对电动自行车的计时收费数据压缩存储到区块链中，实现企业对于电动自行车的智能管理。

本实施例在字典字符串的剔除过程中，通过判断字符串引用间隔以及字符串长度，判断其对不必要内存消耗的影响关系，避免将有效字符串剔除，从而保证字符串剔除对编码过程的有益性；同时对应剔除可能性中利用字符串的引用间隔关系，避免将较大周期的间隔字符对应字符串剔除，从而减少了不必要的内存消耗，提高了字典字符串剔除的有效性，进而提高对于电动自行车的计时收费数据的压缩效果，结合区块链进行存储，提高企业对于电动自行车的智能管理效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于区块链的电动自行车智能计时方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集电动自行车的若干计时收费数据序列，所述计时收费数据序列包含多个计时收费数据，获取每个计时收费数据中的若干格式名称及格式名称中的若干格式名称字符；

根据计时收费数据序列构建每个初始字典；对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典；

根据第二初始字典得到每个第一字典；根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔；根据每种字符串最近一次的引用间隔与每种字符串包含的字符数量，得到每种字符串的初始可能性；根据每种字符串的若干引用间隔，得到每种字符串的引用间隔周期性；根据每种字符串最近一次的引用间隔与若干引用间隔，得到每种字符串的初始引用间隔差异；根据初始引用间隔差异得到每种字符串的引用间隔差异；

根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到每种字符串的最终剔除可能性；根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到若干第二最终字典；根据第二最终字典及计时收费数据序列得到第二字典并进行LZW压缩，通过对电动自行车的计时收费数据压缩存储到区块链中，实现企业对于电动自行车的智能管理；

所述对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典，包括的具体方法为：

对于任意一个计时收费数据序列的初始字典中任意一个格式名称字符，在计时收费数据序列中，将该格式名称字符在所属格式名称中的字符数量记为该格式名称字符的名称数量；若该格式名称字符在该计时收费数据序列中的数量大于该格式名称字符的名称数量，在初始字典中保留该格式名称字符；若该格式名称字符在计时收费数据序列中的数量等于该格式名称字符的名称数量，在初始字典中剔除该格式名称字符；遍历初始字典中所有格式名称字符，得到筛选剔除后的初始字典，记为第二初始字典；

所述根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，在该第一字典对应的计时收费数据序列中，对于该种字符串任意相邻两次出现的字符串，将前一次出现的字符串记为参考字符串，将后一次出现的字符串记为目标字符串；将参考字符串中最后一个字符与目标字符串中第一个字符之间，包含的字符数量记为目标字符串的引用间隔；获取每个第一字典中每种字符串在对应的计时收费数据序列中的若干引用间隔。

2.根据权利要求1所述基于区块链的电动自行车智能计时方法，其特征在于，所述根据每种字符串最近一次的引用间隔与每种字符串包含的字符数量，得到每种字符串的初始可能性，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示字符串的初始可能性；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中最近一次的引用间隔；/>表示字符串包含的字符数量。

3.根据权利要求1所述基于区块链的电动自行车智能计时方法，其特征在于，所述根据每种字符串的若干引用间隔，得到每种字符串的引用间隔周期性，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示字符串的引用间隔周期性；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中所有引用间隔的方差；/>表示避免分母为0的超参数。

4.根据权利要求1所述基于区块链的电动自行车智能计时方法，其特征在于，所述根据每种字符串最近一次的引用间隔与若干引用间隔，得到每种字符串的初始引用间隔差异，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示字符串的初始引用间隔差异；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中最近一次的引用间隔；/>表示字符串在第一字典对应的计时收费数据序列中所有引用间隔的均值。

5.根据权利要求1所述基于区块链的电动自行车智能计时方法，其特征在于，所述根据初始引用间隔差异得到每种字符串的引用间隔差异，包括的具体方法为：

对同一第一字典中所有种类字符串的初始引用间隔差异进行线性归一化，将每个经线性归一化后的初始引用间隔差异记为每种字符串的引用间隔差异。

6.根据权利要求1所述基于区块链的电动自行车智能计时方法，其特征在于，所述根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到每种字符串的最终剔除可能性，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，式中，表示该字符串的剔除可能性；/>表示该字符串的引用间隔周期性；/>表示该字符串的引用间隔差异；/>表示该字符串的初始可能性；获取该第一字典内所有种类字符串的剔除可能性，对所有种类字符串的剔除可能性进行线性归一化，将每个经线性归一化后的剔除可能性记为每种字符串的最终剔除可能性；

获取每个第一字典内每种字符串的最终剔除可能性。

7.根据权利要求1所述基于区块链的电动自行车智能计时方法，其特征在于，所述根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到若干第二最终字典，包括的具体方法为：

对于任意一个计时收费数据序列的第一字典内的任意一种字符串，若该种字符串的最终剔除可能性大于最终剔除可能性阈值，将该种字符串从第一字典中剔除；若该种字符串的最终剔除可能性小于等于最终剔除可能性阈值，将该种字符串保留；遍历第一字典中所有种类字符串，得到筛选剔除后的第一字典，记为第二最终字典。

8.基于区块链的电动自行车智能计时***，其特征在于，该***包括以下模块：

计时收费数据采集模块，采集电动自行车的若干计时收费数据序列，所述计时收费数据序列包含多个计时收费数据，获取每个计时收费数据中的若干格式名称及格式名称中的若干格式名称字符；

第二初始字典获取模块，根据计时收费数据序列构建每个初始字典；对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典；

初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异获取模块，根据第二初始字典得到每个第一字典；根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔；根据每种字符串最近一次的引用间隔与每种字符串包含的字符数量，得到每种字符串的初始可能性；根据每种字符串的若干引用间隔，得到每种字符串的引用间隔周期性；根据每种字符串最近一次的引用间隔与若干引用间隔，得到每种字符串的初始引用间隔差异；根据初始引用间隔差异得到每种字符串的引用间隔差异；

压缩管理模块，根据字符串的初始可能性、引用间隔周期性以及引用间隔差异，得到每种字符串的最终剔除可能性；根据最终剔除可能性进行剔除筛选得到若干第二最终字典；根据第二最终字典及计时收费数据序列得到第二字典并进行LZW压缩，通过对电动自行车的计时收费数据压缩存储到区块链中，实现企业对于电动自行车的智能管理；

所述对初始字典进行格式名称字符数量判断，得到若干第二初始字典，包括的具体方法为：

对于任意一个计时收费数据序列的初始字典中任意一个格式名称字符，在计时收费数据序列中，将该格式名称字符在所属格式名称中的字符数量记为该格式名称字符的名称数量；若该格式名称字符在该计时收费数据序列中的数量大于该格式名称字符的名称数量，在初始字典中保留该格式名称字符；若该格式名称字符在计时收费数据序列中的数量等于该格式名称字符的名称数量，在初始字典中剔除该格式名称字符；遍历初始字典中所有格式名称字符，得到筛选剔除后的初始字典，记为第二初始字典；

所述根据第一字典的每种字符串得到每种字符串的若干引用间隔，包括的具体方法为：

对于任意一个第一字典的任意一种字符串，在该第一字典对应的计时收费数据序列中，对于该种字符串任意相邻两次出现的字符串，将前一次出现的字符串记为参考字符串，将后一次出现的字符串记为目标字符串；将参考字符串中最后一个字符与目标字符串中第一个字符之间，包含的字符数量记为目标字符串的引用间隔；获取每个第一字典中每种字符串在对应的计时收费数据序列中的若干引用间隔。