1.一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：包括数据采集和预处理模块、交通状态感知模块、异常事件识别模块、数据调度控制模块、数据聚合与异常行为分析模块和综合评估与反馈模块；

数据采集和预处理模块通过分布式传感器采集交通数据，并进行清洗和归一化处理，获取交通数据集TO；

交通状态感知模块通过低频1min持续感知区域交通状态，从交通数据集TO提取敏感参数；

异常事件识别模块获取的敏感参数进行突变检测，获取事件触发信号，包括长度车流突变率HΓ和波动强度因子HΨ，并与预设的突变率阈值和波动阈值进行比较，获取触发条件E（Tk），判断是否触发事件采样模式；

数据调度控制模块接收事件触发信号和触发条件E（Tk），获取调度状态信号S（Tk），并动态调整传感器节点的采样周期TS与上传频次fu，获取数据调度策略Ts（Tk）；

数据聚合与异常行为分析模块将数据调度策略Ts（Tk）中触发高频采样模式highTs时的数据进行聚合处理，并识别微观交通行为模式，评估异常持续性的状态，获取速度扰动衰减指数A（t）；

综合评估与反馈模块综合长度车流突变率HΓ、波动强度因子HΨ和速度扰动衰减指数A（t），计算获取交通突变复杂性参数TBx，并对交通系统状态进行评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：数据采集和预处理模块包括交通数据采集单元和数据预处理单元；

交通数据采集单元通过激光测速器对车速vS进行采集，通过视频流和感应线圈对车流密度pS进行采集，通过磁阻感应线圈对车道占有率zS进行采集；

车速vS通过测速区域的距离与车辆通过时间的比值获取；

车流密度pS通过车辆总数与单位路段的比值获取；

车道占有率zS通过车道被占用的时间与检测时间段的比值获取；

对采集的车速vS、车流密度pS和车道占有率zS进行拟合，获取原始数据集TW；

数据预处理单元获取的原始数据集TW进行清洗和归一化处理，获取交通数据集TO；

清洗包括异常值检测和缺失值填补，异常值检测通过使用标准差的方法检测原始数据集TW中的异常值，并进行剔除；缺失值填补通过线性插值法对原始数据集TW中的缺失值进行填充；

归一化处理通过使用Min‑Max归一化方法，对原始数据集TW进行处理，获取交通数据集TO；

交通数据集TO通过以下公式获取：

；

式中，TOb表示交通数据集TO中的第b项数据，TWb表示原始数据集TW中的第b项数据，minTWb表示原始数据集TW中的第b项数据的谷值，maxTWb表示原始数据集TW中的第b项数据的峰值。

3.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：交通状态感知模块包括交通基础状态提取单元和敏感动态特征计算单元；

交通基础状态提取单元对交通数据集TO的每分钟数据点进行提取，包括第k个时间片的车速vS（Tk）、第k个时间片的车流密度pS（Tk）和第k个时间片的车道占有率zS（Tk）；

敏感动态特征计算单元对获取的第k个时间片的车速vS（Tk）、第k个时间片的车流密度pS（Tk）和第k个时间片的车道占有率zS（Tk）进行分析，获取敏感参数，包括交通流梯度变化率Γ（Tk）和波动强度指数Ψ（Tk）；并通过交通流梯度变化率Γ（Tk）判断车流量状态，通过波动强度指数Ψ（Tk）判断交通状态；

交通流梯度变化率Γ（Tk）通过以下公式获取：；

式中，pS（Tk‑1）表示第k‑1个时间片的车流密度，vS（Tk‑1）表示第k‑1个时间片的车速，Δt表示时间间隔；

车流量状态通过以下方式匹配获取：

当交通流梯度变化率Γ（Tk）＞0时，则表示车流量上升，车辆存在排队状态；

当交通流梯度变化率Γ（Tk）≤0时，则表示车流量下降，出现信号阻断和交通事故；

波动强度指数Ψ（Tk）通过以下公式获取：

；

式中， 表示调节系数，CS表示常数， 表示第k个时间片的车速标准差，PvS（Tk）表示第k个时间片的平均车速， 表示车道占有率的变化速率，d表示积分函数；

交通状态通过以下方式匹配获取：

当0.5＞波动强度指数Ψ（Tk）＞0时，则表示交通状态稳定；

当1.0＞波动强度指数Ψ（Tk）≥0.5时，则表示交通状态不稳定，存在变速、急刹和变道现象。

4.根据权利要求3所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：异常事件识别模块包括突变因子计算单元和阈值判定与触发单元；

突变因子计算单元对获取的交通流梯度变化率Γ（Tk）和波动强度指数Ψ（Tk），进行突变检测，计算获取长度车流突变率HΓ和波动强度因子HΨ；

长度车流突变率HΓ通过以下公式获取：

；

式中，Γ（Tk‑1）表示第k‑1个时间片的交通流梯度变化率；

波动强度因子HΨ通过以下公式获取：

；

式中，Ψ（Tk‑1）表示第k‑1个时间片的波动强度指数。

5.根据权利要求4所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：阈值判定与触发单元对获取的长度车流突变率HΓ和波动强度因子HΨ与预设的突变率阈值THΓ和波动阈值THΨ进行比较，获取触发条件E（Tk），并判断事件采样模式触发状态：触发条件E（Tk）通过以下公式获取：

；

事件采样模式触发状态通过以下方式获取：

当触发条件E（Tk）=0时，则表示交通状态稳定，不触发事件采样模式，维持常规低频采样；

当触发条件E（Tk）=1时，则表示当前交通状态满足突变条件，触发事件采样模式，进行高频采样，并计算获取突变指数Ω（Tk），对采样模式等级进行分级；

突变指数Ω（Tk）通过以下公式获取：

；

式中， 分别表示长度车流突变率HΓ和波动强度因子HΨ的预设权重值；

采样模式分级通过以下方式获取：

0＜突变指数Ω（Tk）＜0.1时，表示第一等级模式，检测到波动；

1≤突变指数Ω（Tk）＜0.3时，表示第二等级模式，出现车流变化和速度扰动；

3≤突变指数Ω（Tk）＜0.6时，表示第三等级模式，出现交通事故、临时封道和交通指挥失灵；

6≤突变指数Ω（Tk）＜1.0时，表示第四等级模式，道路封锁和极端天气。

6.根据权利要求5所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：数据调度控制模块包括事件状态保持与调度判断单元和调度执行与节点控制单元；

事件状态保持与调度判断单元根据获取触发条件E（Tk），判断当前事件状态，并获取调度状态信号S（Tk）；

当前事件状态的判断公式如下：

；

式中，Co（Tk）表示当前已连续处于“非事件状态”的周期数；

调度状态信号S（Tk）通过以下公式获取：

；

式中，High表示高频率，low表示低频率，Δtr表示滞后恢复周期。

7.根据权利要求6所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：调度执行与节点控制单元根据获取的调度状态信号S（Tk），动态调整传感器节点的采样周期TS与上传频次fu，并在不同状态下采用不同的数据调度策略Ts（Tk）；

数据调度策略Ts（Tk）通过以下公式获取：

；

式中，highTs表示高频采样模式；lowTs表示低频采样模式。

8.根据权利要求7所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：数据聚合与异常行为分析模块包括高频数据聚合与行为指标提取单元和衰减函数分析单元；

高频数据聚合与行为指标提取单元将高频采样模式highTs采集的数据进行拟合，并提取微观交通行为指标Bj（t），包括第j个路段在时间t时的平均速度PvSj，第j个路段在时间t时的车速标准差 和驾驶行为剧烈程度Rerj；

驾驶行为剧烈程度Rerj通过以下公式获取：

；

式中，Nj（t）表示第j个路段在时间t时的车辆总数， 表示指示函数， 表示车辆在时间t的速度变化率， 表示预设的速度变化阈值，vSj（t）表示第j个路段在时间t时的车速。

9.根据权利要求8所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：衰减函数分析单元根据获取的微观交通行为指标Bj（t）构建速度扰动衰减指数A（t）；

速度扰动衰减指数A（t）通过以下公式获取：

；

式中，to表示初始时间，t表示当前时间， 表示微观交通行为指标的二阶导数，e表示常数，L表示衰减系数，表示积分变量。

10.根据权利要求9所述的一种基于分布式传感器的智慧城市交通数据处理系统，其特征在于：综合评估与反馈模块根据获取的长度车流突变率HΓ、波动强度因子HΨ和速度扰动衰减指数A（t），构建交通突变复杂性参数TBx，并通过交通突变复杂性参数TBx，对交通系统状态进行评估，获取交通状态等级；

交通突变复杂性参数TBx通过以下公式获取：

；

式中， 分别表示长度车流突变率HΓ和波动强度因子HΨ的预设权重值，β表示速度扰动衰减指数A（t）的预设权重值；

交通状态等级通过以下匹配方式获取：

0＜交通突变复杂性参数TBx＜0.3时，表示正常运行，波动正常；

3≤交通突变复杂性参数TBx＜0.5时，表示局部波动，需观测；

5≤交通突变复杂性参数TBx＜0.7时，表示异常状态；

7≤交通突变复杂性参数TBx＜1.0时，表示交通状态突变。