【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機，具體是涉及一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法及系統。
技術介紹
1、近年來，在5g、新基建等科技浪潮的推動下，運用新一代物聯網的優勢和特點，以建設實景三維中國為目的，打造“城市大腦”成為城市建設和各部門行業發展的前沿科技領域的新熱點。智慧城市管理系統的建設目的在于實現數據互聯互通和資源共享，對城市全時空數據進行分析，有效調配公共資源支撐環境，不斷完善社會治理，推動城市可持續發展。
2、現有的智慧城管調度系統中缺少統一的處理架構與流程，對于資源調配的需求分解及預測不足，導致系統解決資源需求的方案匹配度不夠，同時，對于資源需求調配的后續需求準備不足，導致需求解決時間延長。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，提供一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法及系統，本技術方案解決了上述
技術介紹
中提出的現有的智慧城管調度系統中缺少統一的處理架構與流程，對于資源調配的需求分解及預測不足，導致系統解決資源需求的方案匹配度不夠，同時，對于資源需求調配的后續需求準備不足，導致需求解決時間延長的問題。
2、為達到以上目的，本專利技術采用的技術方案為：
3、一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法，包括：
4、收集資源場景數據，對數據標準格式化處理，產生至少一個資源數據集合，資源數據集合下設置至少一個資源數據分列表，對于資源數據分列表產生坐標，將資源數據分列表按照坐標標注到地圖上，形成gis資源地圖；
5、在g
6、根據資源占用情況，在gis資源地圖中，對資源數據分列表進行占用標注；
7、若資源數據分列表標注占用，則資源數據分列表不可被調用；
8、若資源數據分列表未標注占用，則資源數據分列表可被調用；
9、獲取至少一個樣本資源請求，形成資源請求測試集，根據資源請求測試集訓練生成資源調配模型；
10、獲取至少一個樣本資源請求，并獲取樣本資源后續請求，將樣本資源請求與樣本資源后續請求一一對應，形成樣本資源需求預測測試集，根據樣本資源需求預測測試集，訓練生成請求預測模型；
11、收集資源請求，根據資源調配模型，生成請求解決方案，根據請求預測模型，預測后續請求，提前進行資源預訂，對預訂資源進行資源占用標注，對于標注資源設置等候時間；
12、若在等候時間內，未調用預訂資源，則解除資源預訂狀態，解除資源占用標注；
13、若在等候時間內，調用預訂資源，則延續資源預訂狀態，延續資源占用標注。
14、優選的，所述對數據標準格式化處理包括以下步驟：
15、匯總資源場景數據，分割資源場景數據成至少一個基本資源單元，基本資源單元僅包含單一資源屬性；
16、對于基本資源單元進行資源屬性標記，將基本資源單元與資源屬性標記一一對應；
17、將相同資源屬性的基本資源單元匯總排布，形成資源數據分列表；
18、為資源數據分列表分配資源屬性，所述資源屬性為資源數據分列表中基本資源單元的資源屬性；
19、將同類的資源屬性的基本資源單元進行匯總，形成資源數據集合。
20、優選的，所述形成gis資源地圖包括以下步驟；
21、建立gis圖層，在gis圖層上建立坐標系，在gis圖層上劃分形成至少一個地圖區域；
22、將地圖區域與資源數據集合一一對應；
23、每個地圖區域內取其整點坐標作為網格點，將每個網格點的坐標分配給地圖區域對應的資源數據集合中的資源數據分列表；
24、將資源數據分列表按坐標標注至圖區域對應網格點處。
25、優選的，所述對資源數據分列表進行占用標注包括以下步驟：
26、資源請求觸發資源調配模型，生成請求解決方案；
27、根據請求解決方案，對資源進行調配，調用gis資源地圖，根據路徑地圖區域至地圖區域內網格點，調取相應的資源數據分列表；
28、調配的資源數據分列表被標注為占用狀態。
29、優選的，所述根據資源請求測試集訓練生成資源調配模型包括以下步驟：
30、分解資源請求測試集中的資源請求，得到資源請求基本單元，資源請求基本單元僅包含單一資源屬性；
31、大數據收集資源請求基本單元出現的事件，對于每個資源屬性，分別統計出現該資源屬性的事件個數，使用條件概率公式，計算每個資源屬性的條件概率；
32、資源請求基本單元被賦予條件概率最大的資源屬性；
33、資源請求基本單元與有相同資源屬性的資源數據分列表關聯，并記錄下資源數據分列表在gis資源地圖中的路徑，作為調用路徑；
34、條件概率公式如下：
35、
36、其中，p為每個資源屬性的條件概率，a為出現該資源屬性的事件個數，b為資源請求基本單元出現的事件個數。
37、優選的，所述訓練生成請求預測模型包括以下步驟：
38、獲取樣本資源需求預測測試集，分解樣本資源請求為基本請求，分解樣本資源后續請求為基本后續請求，則每個樣本資源請求對應一個基本請求組合集合，每個樣本資源后續請求對應一個基本后續請求組合集合；
39、根據樣本資源請求和樣本資源后續請求的對應關系，將基本請求組合集合與基本后續請求組合集合對應；
40、對于任意基本請求，尋找交集元素恰好為該基本請求的兩個基本請求組合集合；
41、調用兩個所述基本請求組合集合對應的兩個基本后續請求組合集合，作兩個所述基本后續請求組合集合的交集，則所述交集中的基本后續請求為該基本請求所對應的后續請求；
42、將基本請求和與其對應的基本后續請求相關聯，得到請求預測模型。
43、優選的，所述根據資源調配模型，生成請求解決方案包括以下步驟：
44、獲得實際的資源請求時，分解資源請求成至少一個資源請求基本單元；
45、根據資源請求基本單元的資源屬性，調用具有相同資源屬性的資源數據分列表；
46、資源數據分列表調用時，使用資源數據分列表的調用路徑，在gis資源地圖中調用對應的資源數據分列表；
47、匯總所有調用的資源數據分列表，得到請求解決方案。
48、優選的，所述根據請求預測模型，預測后續請求包括以下步驟：
49、對于任意資源請求，分解資源請求為至少一個基本請求；
50、對于每個基本請求，在請求預測模型中調用與基本請求關聯的基本后續請求；
51、將所有與基本請求對應的基本后續請求合并匯總，作為預測的后續請求。
52、一種基于gis的城市資源智能化預測管理系統，用于實現上述的基于gis的城市資源智能化預測管理方法，包括：
53、標準化處理模塊，所述標準化處理模塊用于對數據標準格式化處本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述對數據標準格式化處理包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述形成GIS資源地圖包括以下步驟；
4.根據權利要求3所述的一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述對資源數據分列表進行占用標注包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述根據資源請求測試集訓練生成資源調配模型包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述訓練生成請求預測模型包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述根據資源調配模型，生成請求解決方案包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的一種基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述
9.一種基于GIS的城市資源智能化預測管理系統，用于實現如權利要求1-8任一項所述的基于GIS的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述對數據標準格式化處理包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述形成gis資源地圖包括以下步驟；
4.根據權利要求3所述的一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述對資源數據分列表進行占用標注包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于gis的城市資源智能化預測管理方法，其特征在于，所述根據資源請求測試集訓練生成資源調...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳戈，梁敏華，陳春，李紅光，謝慶笙，馮艷虹，張文娟，趙雅平，周欣，龔天朗，何志良，盧旭旭，晏志敏，周波，
申請(專利權)人：深圳交易集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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