.....................................................................................203 6.2、 交通运行指数计算...............................................................................................210 ...................................................................................210 6.2.2、 交通运行指数各项指标计算.............................................................................213 5 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 1、前端感知设备采集的交通数据通过专网发送到大数据及支撑 平台采集主机，采集子系统将处理后的数据一部分发给 hadoop 集群 主机，一部分发给计算主机。 2、计算主机进行数据的规整和清洗并进行一些基本的计算，包 括交通运行指数、交通指标数据等的计算，计算后的结果保存到 oracle 和 redis 集群中。 3、Hadoop 集群主机上进行大数据融合分析，包括基于大数据的 OD 分析，套牌车分析，尾气排放分析等。

直接下发到交 通信号控制器，而路径规划建议则可以通过交通信息发布平台或车 载导航系统推送给驾驶员。 在实际应用中，交通治理 AI 大模型的实施效果可以通过以下 关键指标进行评估： - 交通拥堵指数：通过对比模型实施前后的交 通拥堵情况，评估其对拥堵的缓解效果。 - 平均出行时间：测量驾 驶员或乘客的平均出行时间变化，评估模型对出行效率的提升。 - 交通事故率：统计模型实施前后交通事故的发生率，评估其对交通 适应性。 通过多场景协同决策，能够显著提升交通治理的效率和效果。 例如，在某一城市的实际应用中，通过整合交通信号控制、公交调 度和停车管理三个场景的数据和决策机制，成功将高峰时段的交通 拥堵指数降低了 15%，公共交通的准点率提高了 10%。这些成果 充分证明了多场景协同决策在交通治理中的重要性。 多场景协同决策不仅能够解决当前交通问题，还能够为未来的 交通规划和政策制定提供科学依据。通过持续优化和迭代，多场景 数据 融合：将多源异构数据进行融合，例如结合摄像头捕捉的车辆信息 与 GPS 提供的轨迹数据，生成更全面的交通状态描述。 4. 特征提 取：基于清洗和融合后的数据，提取关键特征，如交通拥堵指数、 交通事故发生概率、道路通行能力等。 为提升数据处理的效率，可采用分布式计算框架（如 Hadoop、Spark）对海量数据进行并行处理，并通过流处理技术 （如 Apache Kafka、F

理需求，监测设 备的覆盖情况无 法满足溯源及预 警需求。 水污染  有组织排放源：各厂废水排放口  无组织排放源：运输管道、车 辆、存储罐  主要污染物：挥发酚、高锰酸、 盐指数、六价铬、氯化物、氟化 物、硝酸盐（氮）、亚硝酸盐 （氮）等 地 表 水 监 测 站 2 个，企业废水监测 点 28 个，清下水 监测点 12 个，监 测因子 30 余项 企业废水没有实 生产、建设规划提 供有效的辅助决策服务。建设的内容包括基于 GIS 的关键衡量指标（KPI）模块 和分析统计报表模块。其中基于 GIS 的关键衡量指标（KPI）主要包括安全指数、 环境指数、能源指数、物流指数、经济指数。分析统计报表包括安全类报表、环 境类报表、能源类报表、经济类报表。 150 3. 企业服务平台建设 其主要功能是提供一个政府与企业、企业与企业之间的信息交流平台，建设 企业区域内网格化布点，保证上下风向都有监测点。 2. 地表水监测布设 先期港区已建地表水监测站点两个（白杨河和孙家河），重点监控因子为 PH、COD、水温、电导率、浊度。本期将增加总磷、溶解氧、NH3-N、高锰酸 盐指数等监测因子，进而完善园区地表水监测体系。 3. 土壤环境监测布设 港区土壤污染主要由于园区工业废气造成的地区，因此需对港区土壤进行在线 监测，实时获取港区土壤状况。目前港区针对土壤环境监测、管理未采取任何

车牌号、车型、所属公司，承载人数、GPS 位置、运 行轨迹、电子行程单等数据 15 游 客 出 行 数据 汽车站旅客信息数据 16 全 域 环 境 数据 PM2.5 浓度、AQI（空气质量指数）、重污染天气预 警等数据 17 全 域 景 区 气象 天气、气温、湿度、负氧离子等数据 18 全 域 气 象 台风路径、风力、洪涝范围、降水量等数据 序号 数据名称 数据内容 数据来源 时间周期交通方式进行监测，包括日、月、年三个周期维度的内容。 （2）、交通拥堵分析 通过对接百度地图等第三方地图的相关数据，对旅游场所的交通拥堵程度进行监测、分析和发 布，分析不同位置、不同时间的交通拥堵指数，从而为节假日以及易拥堵路段的交通做提前预判和 应急疏导。 6、舆情分析 舆情分析主要通过海量信息采集、网络爬虫、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘等技 术，不间断地监控网站、论坛、博客、 警、天气实况、7 天天气预报、生活气象指数等权 威、可靠的天气信息，提供气象历史数据查询与统计等。 将每日天气数据与每日客流量进行对比分析，形成客流量受天气影响的曲线图。可根据指定天 气，查看到近 7 天、30 天、自定义时间段的客流量平均值、最小值、最大值曲线图，分析未来节假 日天气对旅游影响指数，并根据气象相关数据，结合发布气象告示，做好旅游指数发布。 （2）、依托环保部门数据接口，

z 变换 时域信号变换到频域信号 2. 机器学习算法 表 机器学习算法表 1 ID3 基于信息增益的决策树分类算法 2 C4.5 基于信息增益率决策树分类算法 3 CART 基于 Gini 指数的决策树分类回归算法 4 朴素贝叶斯 分类算法 5 Apriori 挖掘频繁项集，发现关联规则的算法 6 kNN 分类算法 7 K-means 基于距离的聚类算法 8 DBSCAN 基于密度的聚类算法 间数据平台以便支撑旅游行业其他各个业务应用系统的数据分析、展现等。 数据采集的来源主要来源渠道有： 1、行业主管部门公开数据：国家旅游局、省市区县旅游行业管理部门、涉 旅企业、旅游协会、旅游网站； 2、互联网搜索数据：百度指数、百度百科、360 及搜狗等 3、自媒体数据：微信、微博、客户端涉旅数据等。 3、旅游 OTA：携程、同程、途牛、阿里、去哪儿等。 4、其他涉旅企业：12306、航旅纵横等。 通过对这些旅游 优先级 备注 百度指数 搜索指数-目 的地 每天 XX 整体搜索指数、移动 搜索指数、整体同 比、环比、移动同 比、环比 高 见采集说明文档“百度指数” 节，下一步覆盖到 360 搜索、 搜狗等。 搜索指数-景 区 每天 宽窄 巷子 整体搜索指数、移动 搜索指数、整体同 比、环比 高 见采集说明文档“百度指数” 节，下一步覆盖到 360 搜索、 搜狗等。 搜索指数-住 宿 每天 XX

软件，进行空三处理，获得测区每年同一时间高分辨率正 射影像；  最后，通过逐年影像的分析比对或植被覆盖度的计算比对，可以清楚地了解到该区域 内植物生态环境的动态演变情况；也可利用获取的高分辨率正射影像，提取保护区 NDVI 指数，生成指数地图，实时掌握保护区不同类型植被分布情况和生长状况。 无人机应用于生态保护的优势：  覆盖范围更广；  数据分辨率高； 9

住和暂住人口基本信息 等，结合综治行业经验，制定出疑似出租屋筛选的一套业务逻辑。基于业务逻 辑筛选出的疑似出租屋，构建出房屋出租的特征数据，结合机器学习算法，计 算出各个房屋的分类结果以及出租指数得分，并应用于疑似出租屋列表推送、 群租治理、实有人口管理等公安实际的业务应用场景中。 4.3.4.1.2 关系亲密度识别 [0,1]的数值来度量和表示两人之间关系的亲密程度。在充分挖掘人员关系、 得到分类结果以及吸毒指数得分。 58 XX 公共安全视频监控建设联网应用项目建设方案 通过吸毒指数，挖掘疑似隐性吸毒人群，提前管控和预防。结合亲密度分 析，扩大搜索范围，将犯罪团伙一网打尽。 4.3.4.1.4 典型案例 案例一：出租屋管理 目前出租屋管理是综治和公安日常工作中的一大难题，当房屋出租后网格 员和民警往往很难发现。通过现有的监控点位以及城市数据建立出租屋指数模 型，可以快 展示，同时结合业务 系统进行流程化管控处置。基于机器学习算法对海量数据进行重点目标的排查 和识别。 业务应用层:负责大联动指挥中心的大屏展示，展示包含城市全域的态势感 知、城市治安指数感知、城市平安指数感知等，已经展示经过大数据分析得出 的态势研判评估数据。 1.1.1.4 产品功能 1.1.1.1.1 大屏全域态势感知 城市治安态势感知系统作为“雪亮大脑”的眼睛，其核心就是通过数据的汇

公司网络安全指标体系主要从体系管理指数、 58 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 安全运营指数、安全状态指数、业务伴随指数和资源燃烧指数等 5 个方面来构建。 体系管理指数，用于评估公司网络安全管理的完整性、有效性。 主要包含完整的安全战略、实用的管理制度和有效的安全组织等。 安全运营指数，用于评估公司安全响应的整体能力。主要包含 有效的安全预警、准确的安全处置、全面的安全覆盖等。 安全状态指数，用于评估公司整体安全状态与对应投资回报 （ROI）的情况。主要包含标准化安全基线、系统整体安全性、系 统的经济效益等。 业务伴随指数，用于评估公司整体已实现安全能力覆盖的情况。 主要包含安全能力覆盖率，反映当前已被安全团队纳入日常管理的 系统比例；业务部门满意度，反映安全团队在工作中的综合能力）； 安全项目交付率，反映信息安全活动的有效性。 资源燃烧指数，用于评估业务单元已使用安全资源的情况。主 要包含业务所用安全资源，量化业务单元已使用的安全资源；业务  从省公司层面进行数据标准、数据质量、数据安全的管控， 为各基层企业提供数据管控指导，允许基层企业对基层企业间不交 互的系统进行自己内部的自主管控。 4.3.4 数据管控工具 数据管控工具是指数据管控系统，数据管控系统实现数据标准 定义、数据质量要求及评价指标、数据安全级别等标准内容的集中 存储管理与共享使用。数据管控工具是数据业务与应用平台的重要 组成部分，为发挥公司数据价值，推动数据标准和数据质量管理能

（5）居民消费价格指数（CPI） CPI 是居民消费价格指数的简称。居民消费价格指数，是一个反映居民家庭 一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。包括：  居民消费价格指数(CPI)；  零售业价格曲线；  能源价格曲线；  通货膨胀率；  生产价格指数（PPI）  居民可支配收入水平； （6）生产价格指数（PPI） 生产价格指数（PPI）是衡量工业企业产品出厂 生产价格指数（PPI）是衡量工业企业产品出厂 价格变动趋势和变动程度的 指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，也是制定有关 经 济政策和国民经济核算的重要依据。PPI 对于衡量 CPI 具有一定的前置性。 包 括：  生产价格指数（PPI）；  PPI 和 CPI 对比； （7）投资及城镇固定资产投资 总投资是指常住单位在核算期内对固定资产 和存货增量的投资支出合计。总 投资，反映投资的 按投资主体分类的投资额度、占比与增长率；  地方公共财政投入计划总额、增长率等； （8）房地产价格指数 房地产价格指数包括房地产销售指数、租赁指数和交 易指数，衍生土地价格 指数等。包括：  建设用地项目位置、分布；  房地产企业位置、分布；  房地产项目位置、分布；  房价波动及指数；  土地交易价格波动及指数；  房屋租赁价格、结构及增长率； （9）居民可支配收入 城镇居民可支配收入

（5）居民消费价格指数（CPI） CPI 是居民消费价格指数的简称。居民消费价格指数，是一个反映居民家庭 一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。包括：  居民消费价格指数(CPI)；  零售业价格曲线；  能源价格曲线；  通货膨胀率；  生产价格指数（PPI）  居民可支配收入水平； （6）生产价格指数（PPI） 生产价格指数（PPI）是衡量工业企业产品出厂 生产价格指数（PPI）是衡量工业企业产品出厂 价格变动趋势和变动程度的 指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，也是制定有关 经 济政策和国民经济核算的重要依据。PPI 对于衡量 CPI 具有一定的前置性。 包 括：  生产价格指数（PPI）；  PPI 和 CPI 对比； （7）投资及城镇固定资产投资 总投资是指常住单位在核算期内对固定资产 和存货增量的投资支出合计。总 投资，反映投资的 按投资主体分类的投资额度、占比与增长率；  地方公共财政投入计划总额、增长率等； （8）房地产价格指数 房地产价格指数包括房地产销售指数、租赁指数和交 易指数，衍生土地价格 指数等。包括：  建设用地项目位置、分布；  房地产企业位置、分布；  房地产项目位置、分布；  房价波动及指数；  土地交易价格波动及指数；  房屋租赁价格、结构及增长率； （9）居民可支配收入 城镇居民可支配收入