一种基于大数据的城市管理方法及系统与流程

本技术涉及城市管理的，尤其是涉及一种基于大数据的城市管理方法及系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快和人口规模的扩大，城市管理面临着日益复杂的挑战。高效、精准的资源配置和服务提供成为城市管理的关键问题。大数据技术的快速发展为城市管理提供了新的解决方案，使得基于数据驱动的精细化管理成为可能。

2、目前，城市管理领域已经开始应用大数据技术。例如，利用传感器网络收集城市环境数据，通过数据分析优化交通流量，使用地理信息系统进行城市规划等。这些技术的应用提高了城市管理的效率，改善了公共服务质量，为城市决策提供了数据支持。

3、然而，现有的城市管理方法往往静态地分析历史数据，缺乏实时动态调整机制，难以及时响应城市需求的变化，对此情况有待进一步改善。

技术实现思路

1、为了解决现有的城市管理方法难以及时响应城市需求的变化的问题，本技术提供一种基于大数据的城市管理方法及系统，采用如下的技术方案：

2、第一方面，本技术提供一种基于大数据的城市管理方法，包括如下步骤：

3、获取城市管理需求信息，根据所述需求信息，获取整体管理数值信息；

4、获取地理空间分布信息，根据所述地理空间分布信息和所述整体管理数值信息，获取资源配置参数，其中，所述地理空间分布信息包括城市内各项公共服务设施的位置及分布情况，所述资源配置参数包括每个区域内的资源分配量和服务频率；

5、根据所述资源配置参数和所述整体管理数值信息，触发管理指令；

6、监控区域状态并获取区域状态检测信息，将所述区域状态检测信息与所述整体管理数值信息中对应的目标值进行对比，评估实际状态与目标状态之间的偏差值；

7、对比所述偏差值与预设的变化阈值，若所述偏差值超出预设的变化阈值范围，则根据所述偏差值，制定调整参数，并根据所述调整参数，执行相应的管理调整指令。

8、通过采用上述技术方案，本技术首先通过获取城市管理需求信息并转化为整体管理数值信息，结合地理空间分布信息，科学制定资源配置参数，实现资源的优化分配，然后基于配置参数和管理数值触发相应的管理指令，根据管理指令实时监控区域状态并评估与目标的偏差；最后根据偏差值动态调整管理策略，确保管理效果的持续优化；不仅能够快速响应城市环境的变化，还能预测潜在问题并提前采取措施，显著提高了城市管理的精准度和效率。

9、可选的，所述获取城市需求信息，具体包括如下步骤：

10、通过城市数据融通中枢收集多源数据；

11、根据所收集的多源数据，分析城市运行状态，识别管理需求；

12、基于分析结果，生成包含管理目标、管理时间段和资源需求的城市管理需求信息；

13、所述城市数据融通中枢包括：

14、数据融合处理平台，用于整合来自不同部门的数据；

15、协议解析模块，包括预设的协议解析器，用于通过所述协议解析器解析多样化的数据接入协议，使所述数据融合处理平台正确读取和处理不同来源的数据。

16、通过采用上述技术方案，在城市交通管理中，交通部门、公安部门和气象部门的数据格式和传输协议可能完全不同，导致数据孤岛现象，阻碍了全面准确的决策制定；本技术首先通过城市数据融通中枢收集来自不同部门和系统的多源数据，利用数据融合处理平台整合这些数据；然后通过预设的协议解析器解析各种数据接入协议，确保数据的正确读取和处理，接着基于整合后的数据分析城市运行状态，识别管理需求；最后生成包含管理目标、时间段和资源需求的城市管理需求信息；不仅解决了数据整合的技术难题，还通过智能分析提炼出具体的管理需求信息。

17、可选的，根据所述需求信息，获取整体管理数值信息，具体包括如下步骤：

18、从所述需求信息中提取所述管理目标和所述管理时间段，将所述管理目标作为预设管理目标；

19、根据所述管理时间段、所述管理目标和所述资源需求，获取资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度；

20、将所述预设管理目标、资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度关联，获得整体管理数值信息。

21、通过采用上述技术方案，由于城市管理需求信息往往包含大量非结构化数据和模糊表述，传统方法难以将其转化为可操作的管理指标；本技术首先从需求信息中提取管理目标和时间段，将管理目标设定为预设目标，基于管理时间段、目标和资源需求，计算出资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度；最后将这些参数关联整合，形成整体管理数值信息；不仅实现了从定性到定量的转化，还建立了一个多维度、动态的管理指标体系。

22、可选的，根据所述管理时间段、所述管理目标和所述资源需求，获取资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度，具体包括如下步骤：

23、将所述管理时间段、所述管理目标和所述资源需求输入预设的时空资源需求预测模型，得到预测的时空资源需求分布；

24、基于预测的时空资源需求分布，使用多目标优化算法计算资源配置方案，其中，优化目标包括资源利用效率、服务覆盖率和响应时间；

25、基于所述资源配置方案，获取资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度。

26、通过采用上述技术方案，由于城市资源需求在时间和空间上呈现高度动态和不均衡的特征，传统的静态资源配置方法难以满足复杂城市环境的实际需求；本技术首先将管理时间段、管理目标和资源需求输入预设的时空资源需求预测模型，得到预测的时空资源需求分布，然后基于这一预测分布，使用多目标优化算法计算资源配置方案，优化目标包括资源利用效率、服务覆盖率和响应时间；最后根据优化后的配置方案，确定具体的资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度；提高了资源配置的精准度和效率，还能够有效应对城市管理中的突发情况和长期趋势变化，显著提升城市管理的科学性和灵活性。

27、可选的，所述获取地理空间分布信息，具体包括如下步骤：

28、利用地名地址标准化与服务共享平台处理地理空间数据；

29、根据所述地理空间数据，生成包含城市内各项公共服务设施位置及分布情况的地理空间分布信息；

30、所述地名地址标准化与服务共享平台包括：

31、地名地址标准化工具，用于自动校正和统一地名信息；

32、地名数据库，用于存储标准化后的地名地址信息；

33、地名服务api，包括地名地址查询模块和空间分析模块，所述地名地址查询模块用于查询地名地址，所述空间分析模块用于进行地理空间数据的分析和处理。

34、通过采用上述技术方案，在城市规划中，不同部门使用的地址表述方式可能存在差异，导致同一地点在不同系统中的坐标不一致，影响决策的准确性；本技术首先利用地名地址标准化工具自动校正和统一地名信息，将标准化后的信息存储到地名数据库中；然后通过地名服务api提供地名地址查询和空间分析功能；最后基于处理后的地理空间数据，生成包含城市内各项公共服务设施位置及分布情况的地理空间分布信息；能够高效处理大量不规范的地理信息，同时建立了统一的地名数据库，为各类城市管理应用提供了可靠的数据基础；最后通过地名服务api实现了地理空间数据的深度分析和灵活应用。

35、可选的，根据所述地理空间数据，生成包含城市内各项公共服务设施位置及分布情况的地理空间分布信息，具体包括如下步骤：

36、对所述地理空间数据进行分类，对公共服务设施进行划分，得到分类后的地理空间数据；

37、基于分类后的地理空间数据，识别各类公共服务设施的空间分布模式，得到设施分布聚类结果；

38、获取行政区划边界数据，计算每个行政区域内各类公共服务设施的密度，得到设施密度分布图，同时生成各类公共服务设施的可达性指标热力图；

39、基于所述设施分布聚类结果、设施密度分布图和可达性指标热力图，生成地理空间分布信息。

40、通过采用上述技术方案，本技术首先对地理空间数据进行分类，对公共服务设施进行划分，基于分类数据识别各类设施的空间分布模式，得到聚类结果；然后结合行政区划边界数据，计算各区域内设施密度，生成密度分布图和可达性指标热力图；最后综合聚类结果、密度分布图和可达性热力图，生成全面的地理空间分布信息；不仅考虑了设施的位置和数量，还分析了其分布模式和可达性，通过生成设施密度分布图和可达性指标热力图，直观地展示了公共服务的空间差异，提供了更直观、更全面的参考；最后构建地理空间分布信息体系，为城市规划和资源优化配置提供数据支持。

41、第二方面，本技术提供一种基于大数据的城市管理系统，包括：

42、整体管理数值信息获取模块，用于获取城市管理需求信息，根据所述需求信息，获取整体管理数值信息；

43、资源配置参数获取模块，用于获取地理空间分布信息，根据所述地理空间分布信息和所述整体管理数值信息，获取资源配置参数，其中，所述地理空间分布信息包括城市内各项公共服务设施的位置及分布情况，所述资源配置参数包括每个区域内的资源分配量和服务频率；

44、管理指令触发模块，用于根据所述资源配置参数和所述整体管理数值信息，触发管理指令；

45、偏差值评估模块，用于监控区域状态并获取区域状态检测信息，将所述区域状态检测信息与所述整体管理数值信息中对应的目标值进行对比，评估实际状态与目标状态之间的偏差值；

46、管理调整指令执行模块，用于对比所述偏差值与预设的变化阈值，若所述偏差值超出预设的变化阈值范围，则根据所述偏差值，制定调整参数，并根据所述调整参数，执行相应的管理调整指令。

47、可选的，所述整体管理数值信息获取模块包括：

48、城市数据融通中枢，用于收集多源数据；

49、需求分析模块，用于根据所收集的多源数据，分析城市运行状态，识别管理需求；

50、需求信息生成模块，用于基于分析结果，生成包含管理目标、管理时间段和资源需求的城市管理需求信息；

51、所述城市数据融通中枢包括：

52、数据融合处理平台，用于整合来自不同部门的数据；

53、协议解析模块，包括预设的协议解析器，用于通过所述协议解析器解析多样化的数据接入协议，使所述数据融合处理平台正确读取和处理不同来源的数据。

54、可选的，所述整体管理数值信息获取模块还包括：

55、目标提取单元，用于从所述需求信息中提取所述管理目标和所述管理时间段，将所述管理目标作为预设管理目标；

56、资源配置计算单元，用于根据所述管理时间段、所述管理目标和所述资源需求，获取资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度；

57、数值信息关联单元，用于将所述预设管理目标、资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度关联，获得整体管理数值信息。

58、可选的，所述资源配置计算单元包括：

59、时空资源需求预测模型，用于将所述管理时间段、所述管理目标和所述资源需求输入，得到预测的时空资源需求分布；

60、多目标优化算法模块，用于基于预测的时空资源需求分布，计算资源配置方案，其中，优化目标包括资源利用效率、服务覆盖率和响应时间；

61、资源配置参数生成模块，用于基于所述资源配置方案，获取资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度。

62、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

63、1.本技术首先通过获取城市管理需求信息并转化为整体管理数值信息，结合地理空间分布信息，科学制定资源配置参数，实现资源的优化分配，然后基于配置参数和管理数值触发相应的管理指令，根据管理指令实时监控区域状态并评估与目标的偏差；最后根据偏差值动态调整管理策略，确保管理效果的持续优化；不仅能够快速响应城市环境的变化，还能预测潜在问题并提前采取措施，显著提高了城市管理的精准度和效率；

64、2.本技术首先通过城市数据融通中枢收集来自不同部门和系统的多源数据，利用数据融合处理平台整合这些数据；然后通过预设的协议解析器解析各种数据接入协议，确保数据的正确读取和处理，接着基于整合后的数据分析城市运行状态，识别管理需求；最后生成包含管理目标、时间段和资源需求的城市管理需求信息；不仅解决了数据整合的技术难题，还通过智能分析提炼出具体的管理需求信息；

65、3.本技术首先将管理时间段、管理目标和资源需求输入预设的时空资源需求预测模型，得到预测的时空资源需求分布，然后基于这一预测分布，使用多目标优化算法计算资源配置方案，优化目标包括资源利用效率、服务覆盖率和响应时间；最后根据优化后的配置方案，确定具体的资源配置时间、服务频率时间和资源配置强度；提高了资源配置的精准度和效率，还能够有效应对城市管理中的突发情况和长期趋势变化，显著提升城市管理的科学性和灵活性。