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

等多种关系型数据库的适配接入。 2） 文件交换 文件交换是指数源单位将要推送的文件写入接入节点上的指定文件目录， 或者指定文件路径，市共享 交换平台读取，推送指定路径下的文件。文件交换不限定交换文件的格式，市共享平台也不对文件做解 析。 文件交换 FTP 服务器支持 Serv_U(10.X-12.X)，VSFTP(2.X) 3）文件到库表交换 文件到库表交换是指数源单位将数据按照模板Excel 格式填入后，再以文件交换的方式，将Excel 政府制定价格水平和标准 经济指标 经济运行指标 能源指标 能源发展 财经指标 财政金融 投资指标 固定资产投资 民生指标 富民增收 第三产业指标 服务业发展 新能源指标 新能源汽车 价格指数 价格监测 行政事业性收费 收费管理 某市发展和改革委员会（南 通市粮食和物资储备局） 超市比价 某市发展和改革委员会（南 通市粮食和物资储备局） 成品油价 某市发展和改革委员会（某 生态环境局归集目录 表格 5-8 生态环境局归集目录 信息系统名称 数据资源名称 全省工业经济主要指标 全省工业经济主要指标 某市生态环境局行政处罚系统 行政处罚信息表 某市生态环境局 空气质量指数 某市生态环境局 空气质量时报 某市生态环境局 空气质量日报 某市生态环境局 空气质量 PIC 信息 某市生态环境局 质量代码 某市生态环境局 企业排污水日数据 某市生态环境局 企业排污气日数据

卫生四大类的关键指标，可视化地图区域呈现全市的公共安全风险源、事故等的分布情况 支持宏微观的一体化，从宏观无缝下钻到中观再到微观，查看区域级的安全监测状况。 1、公共安全概览 需通过公共安全指数、预警信息和城市风险态势掌握扬州市的自然灾害、事故灾难、 社会安全和公共卫生总体安全形势。每个指标点击可查看三维中各类指标的空间分布。 2、城市安全风险 需在三维场景中查看扬州市各区风险源分布热力图，系统基于 YZSZCGK2021120004 扬州市公共资源交易中心 需按照一定的模型计算城市案件指数，按照多时间维度统计分析城市案件指数的变化 趋势。 需按照案件类型指数、最新上报、最新结案、运行指标（包括案件解决率、及时解决 率、网格红灯等，展示数字城管总体运行情况）、部件信息（部件总量、各类统计等，展 示城市管理的部件设施 件进行多维度分析，为部件资源优化、领导决策提供支持。需包含部件一张图、部件指数 部件诊断等指标。 城市部件一张图基于地图展示部件数量、位置分布，并可关联查看各部件属性信息。 部件指数，计算城市部件实时指数，统计部件案件各阶段的案件数量，按照多时间维 度统计分析城市部件指数的变化趋势。 各部件指数，展示城市管理各类型部件的部件指数，并计算各指数的变化率。 部件诊断，对周期内部件问题数据进行分析，出具部件分析报告。

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

数据流，包括但不限于：  客户资产负债数据（存款/贷款余额、担保物估值）  交易行为特征（大额转账频率、跨境交易占比）  信用历史（征信评分、逾期记录时间线）  行业风险参数（所属行业景气指数、政策敏感度） 采用三层评估模型进行动态计算： 风险等级划分为五档并对应处置策略： 风险等级 分值区间 特征描述 自动触发措施 R1 0-20 低风险优质客户 提升授信额度 5% R2 21-40 DeepSeek 模型实时生成个性化数据解读。 核心功能模块包括：  资产全景视图：环形图展示存款/理财/基金占比，支持点击切 换时间维度（1/3/5 年）  收益趋势分析：折线图对比客户持仓产品与基准指数表现，悬 停显示关键时点事件标注  风险热力图：矩阵式展示投资组合波动率与夏普比率，颜色梯 度区分风险等级 关键交互设计要素： 1. 智能钻取功能：双击图表区域可下钻至底层资产明细 2 模型：  审批通过率与坏账率的相关系数  不同行业客户的评分分布偏移度  人工复核推翻率（当前稳定在 2.1%以下）  监管新规影响评估得分 对于小微企业客户，额外加载行业景气度指数（来自国家统计 局 API）和区域经济数据，在标准评分基础上给予±15%的弹性调 整空间。所有拒绝案例自动生成符合监管要求的解释说明文档，并 通过自然语言生成技术转化为客户可读的委婉拒绝话术。

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