对象属性 1 交通路况信息 道路代码、交通拥堵状态及指数、平均车速、通行能 力 、 热 门 OD、 通 勤 OD 2 拥堵分析数据 拥堵位置坐标、拥堵长度、拥堵开始时间、拥堵时 长、拥堵指数、平均运行速度、拥堵演变过程等 3 异常交通事件 异常交通事件发生时间、事件类型、事件内容、位置 坐标 4 交通运行指数 区域运行指数、道路运行指数、轨迹热力 5 城市迁徙数据 人流迁徙数据 6 信控相关数据 信控相关数据 根据流向级轨迹数据，进行交通运行指标计算，包括 停车延误时间，停车次数，排队长队，平均车速，失 衡指数，过饱和、溢流、失衡报警次数，拥堵指数， 以及干线通行时间，干线停车次数，干线平均延误， 干线平均速度，以及区域级别的停车次数、停车延 误、行驶速度等。数据均可呈流向、方向分别展示， 也可进行聚合。 2、 交通管理信息互联网推送 提供与互联网公司“互联网+ 擎以及车辆行为分析引擎。 1、 交通运行分析引擎 基于数据中台知识库管理数据，实现大范围量化分析数据，对城市道路交 通 进行运行状态的监控、分析和预警。依靠互联网浮动车数据，面向当地城市 发布 交通延时指数、运行指数等指标，实现对城市路网交通运行状况的实时监 测和评 估。 ● 基础参数计算：接入全量的交通基础源数据，并进行自动化的数据处理， 旨在为全方位地反映城市交通运行状态提供数据基础，为大脑交通业务交通运

Reference source not found-23 空气环境质量 1.1.3.1 历史数据查询 点击历史数据查询，系统弹出历史数据查询页面，主要实现在 地图上直观展示城市空气质量的 AQI 指数和质量级别，同时可进行 站点数据展示。如下图所示： 图 Error: Reference source not found-24 历史数据查询 18 生态环境大数据平台整体解决方案 点击 Reference source not found-33 统计查询 25 生态环境大数据平台整体解决方案 1.1.5生态 单击生态，系统弹出生态菜单，该菜单包括生态功能区、植被 覆盖指数、土地利用专题、生态分指数菜单项。如下图所示： 图 Error: Reference source not found-34 生态 1.1.5.1 生态环境评价结果 点击生态环境评价结果，系统弹出生态环境评价结果，主要实 5.3 生态分指数 点击生态分指数，系统弹出生态分指数页面，在该页面根据设 定的年份，在地图上显示生态分指数颜色分布情况，右下角为生态 分指数图例。如下图所示： 图 Error: Reference source not found-37 生态分指数 1.1.5.4 生态指数年度对比 点击生态指数年度对比，系统打开生态指数年度对比页面。该 页面主要实现对各地区的指数类型进行查询，并以折线图显示在页

.....................................................................................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

风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 然而，该技术的实际应用仍面临关键可信度挑战。美国金融业 监管局 2022 年审计报告显示，约 43%的 AI ” 交易系统存在 黑箱决 ” 策 问题， 全链条的可信方案，成为解决以下关键痛点的必然选择： 首先，市场数据的可信度直接影响策略有效性。高频交易中， 原始数据可能包含延迟、异常值或交易所特有的撮合规则噪声。例 如，某沪深 300 指数期货的 tick 数据回测显示，未经清洗的数据会 导致策略年化收益率虚高 12%，而经过时间戳校正和异常值过滤的 可信数据处理流程，能将实盘误差控制在±2%以内。具体数据对比 如下： 数据处理环节 分钟 参数优化组合 1 周 2 小时 异常场景检测 手动抽样 全量扫描  市场适应性：采用遗传算法优化的策略参数可动态调整，如趋 势跟踪策略的灵敏度参数能根据市场波动率自动调节，在 VIX 指数超过 30 时切换至保守模式。 当前主流量化交易系统均采用模块化架构，数据层实现多源异 构数据的标准化处理，策略层支持 Python/QuantLib 等开发工 具，执行层则通过 FIX 协议或交易所

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

2. 历史行为分析 ：过往 3 年还款逾期记录（ 重点关注连续 2 期 以上逾期）、关联企业担保代偿记录 3. 行业风险传导：根据国民经济行业分类（GB/T 4754）匹配行 业景气指数，例如当前光伏制造业的产能利用率预警值为 <65% 对于小微企业授信，需特别关注以下风险信号：  企业主个人账户与对公账户资金混同度超过 30%  前三大客户集中度高于 60%且账期超过行业均值 风险类型 置信水平 持有期 压力情景参数 利率风险 99% 1 个月 收益率曲线陡化 50BP 汇率风险 95% 1 周 人民币贬值 3% 商品价格 90% 10 个交易日 大宗商品指数下跌 15% 3. 防控落地措施  行业限额管理：对周期性行业（如房地产、能源）设置差异 化授信上限，钢铁行业授信总额不超过银行资本的 8%  押品动态估值 ：建立与交易所数据直连的自动估值系统，对 增值税发票、电子合同存证 发票-合同-物流匹配度≥95% 履约能力 历史订单完成率、仓储周转数据 季度订单履约率标准差＜15% 资金健康度 核心企业确权记录、回款周期 应收账款逾期率＜8% 行业风险 行业景气指数、大宗商品价格波动 价格波动阈值触发预警 实施过程中需重点处理：  数据实时性：通过 API 网关实现 T+1 数据更新，对大宗商品 贸易等高风险场景启用分钟级监控  模型迭代：每月更新行业特征权重，例如对光伏行业增

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，

件保存在指定的目录位置，点击【取消】按钮，取消当前操作，返 回到相应页面。如下图所示： 5 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-6 导出 1.1.3生态环境状况指数变化幅度列表 点击生态环境状况指数变化幅度列表,进入生态环境状况指数变 化幅度列表页面，在该页面上部选择下拉框年份，行政区名称，称 点击【查询】按钮，系统给出符合条件的查询结果。如下图所示： 6 生态环境大数据平台整体解决方案 形式展示在页面上。如下图所示： 10 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-11 查询 1.1.7XXX 省 11 城市植被覆盖指数排序状况 点击 XXX 省 11 城市植被覆盖指数排序状况,进入 XXX 省 11 城市 植被覆盖指数排序状况页面，在该页面上部选择下拉框年份，点击 【查询】按钮，系统给出符合条件的查询结果。11 个城市以柱状图 形式展示在页面上。如下图所示：

康家路-麒雅中央花园六个交叉口区域交通拥堵指数达到 2.0 以上， 拥堵现象较为严重，区域通行效率较差。 图 现状与规划分析-6 辖区重点交叉口区域拥堵指数 31 按照道路情况看，大学城南一路，大学城南二路、纵五路、大学 城西路、思贤路拥堵指数较高；按照交叉口点位划分，大学城南一 路-思贤路南进口、大学城南一路-纵五路西进口、大学城南一路-纵 五路北进口、大学城南二路-纵五路西进口四个道路交叉口点位拥堵 指数达到 3 3.0 以上，属于重度拥堵，且路口回溢现象明显，排队现 象突出。 表 3- 1 辖区重点交叉口拥堵点位 城市道路名称 道路描述 拥堵指数 大学城南一路-思贤路 南进口 5.1684 大学城南一路-纵五路 西进口 4.8738 大学城南一路-纵五路 北进口 3.3294 大学城南二路-纵五路 西进口 3.0195 高龙大道-金瑞路 西进口 2.6769 大学城西路-大学城南路 南进口 北进口 1.8044 大学城西路-动漫北路 西进口 1.7849 大学城西路-大学城南二路 南进口 1.7493 西城大道-西永大道 东进口 1.7301 32 城市道路名称 道路描述 拥堵指数 春阳路-迎春路 南进口 1.7177 西城大道-西永大道 西进口 1.705 春阳路-迎春路 北进口 1.7024 大学城南一路-纵五路 南进口 1.6955 大学城中路-大学城南二路 北进口