【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據分析，具體涉及基于大數據的營商環境智能分析與決策系統。
技術介紹
1、基于大數據的營商環境智能分析與決策系統是通過大數據技術、人工智能（ai）和機器學習等技術手段，針對產業園區內營商環境的各類數據進行采集、處理、分析、預測和決策支持的智能系統。其主要目標是幫助管理部門、企業以及相關機構實時了解、評估和優化產業園區內的營商環境，提供精準的決策支持，從而促進經濟發展和提高商業運作效率。
2、該系統在為企業提供服務時會站在企業角度針對產業園區內的營商環境進行多角度評估分析，然而現有技術中的系統通常將營商環境的分析重點放在管理部門支持以及風險評估等方向，忽略了配套設施的分析方向，尤其缺少對于產業園區內公共交通配套設施的分析評估，導致企業難以了解產業園區是否具備良好的通勤、辦公環境。
技術實現思路
1、針對現有技術所存在的上述缺點，本專利技術提供了基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，能夠有效解決現有技術中缺少對于產業園區內公共交通配套設施進行評估分析的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：
3、本專利技術提供基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，包括：
4、類型劃分單元，將產業園區內的入駐企業分為制造型企業和技術研發型企業并計算比值，結合產業園區內標準化廠房面積、辦公樓面積比值，將產業園區劃分為制造型產業園區或技術研發型產業園區；
5、園區評估單元，基于產業園區內多種覆蓋面積、宿舍入
6、基于多種類型交通樞紐的距離分析計算物流運輸指數；
7、基于多個公共交通的站點位置以及產業園區內空置建筑的分布分析計算距離影響指數；
8、基于區域開發指數結合產業園區內職工總數、已入駐企業總數、預計企業入駐總數分析計算預計職工數，記錄分析產業園區內泊車數量得到泊位使用均值，統計各站點位置交通班次的班次間隔以及每班次可容納乘員人數，分析計算得到交通吞吐總值；
9、基于預計職工數、泊位使用均值、交通吞吐總值結合員工宿舍可容納員工總數、區域開發指數分析計算人員流通指數；
10、匹配評估單元，比對目標企業與目標園區之間的類型得到類型匹配值，結合區域開發指數、物流運輸指數、距離影響指數和人員流通指數計算目標園區對于目標企業的推薦值。
11、進一步地，入駐企業類型劃分過程如下：
12、預設有制造行業集合和技術研發行業集合；
13、獲取任意一個行業名稱記作目標名稱，對目標名稱進行詞組拆分，將目標名稱拆分為多個詞組，為制造行業集合綁定多個制造相關動詞，為技術研發行業集合綁定多個技術相關動詞，當目標名稱中的任意一個詞組屬于制造相關動詞時，將該行業名稱劃分至制造行業集合，當目標名稱中的任意一個詞組屬于技術相關動詞時，將該行業名稱劃分至技術研發行業集合；
14、獲取每個入駐企業的所屬行業，當入駐企業所屬行業屬于制造行業集合時將其記作制造型企業，當入駐企業所屬行業屬于技術研發行業集合時將其記作技術研發型企業。
15、進一步地，產業園區類型劃分過程如下：
16、分別獲取入駐企業中制造型企業的占比和技術研發型企業的占比記作制造占比和研發占比，獲取產業園區內標準化廠房面積和辦公樓面積分別記作、，代入公式中進行計算，得到類型評估值dl，其中均為預設的權重系數；
17、預設有類型評估閾值，當類型評估值大于類型評估閾值時，將該產業園區標記為制造型產業園區，當類型評估值小于等于類型評估閾值時，將該產業園區標記為技術研發型產業園區。
18、進一步地，區域開發指數計算過程如下：
19、獲取產業園區的建筑覆蓋面積、道路覆蓋面積以及綠化覆蓋面積分別記作，獲取產業園區的規劃總面積記作，獲取產業園區內員工宿舍可容納員工總數以及已入住員工總數分別記作，獲取產業園區內規劃車位總數以及當前劃線車位總數分別記作，代入公式中進行計算，得到區域開發指數，其中均為預設的權重系數，為預設的綠色占比值。
20、進一步地，物流運輸指數計算過程如下：
21、獲取產業園區周圍多個不同類型的交通樞紐位置，獲取各交通樞紐與產業園區之間的距離值分別記作物流距離，i為各種類型交通樞紐的序號，i=1,2，…，j，j為交通樞紐類型的總數，將物流距離按照從小到大的順序依次排列并取前三位依次記作；
22、代入公式中進行計算得到物流運輸指數，其中均為預設的權重系數。
23、進一步地，人員流通指數計算過程如下：
24、獲取產業園區內職工總數記作，將職工總數代入公式中進行計算，得到預計職工數，其中：
25、k為預設的常數系數；
26、表示已入駐企業總數；
27、表示產業園區預計企業入駐總數；
28、獲取產業園區內泊車數量，獲取當日泊車數量最大值和最小值并計算差值得到泊位流量值，獲取最近q個工作日泊位流量值的平均值記作泊位使用均值；
29、獲取產業園區周圍各站點位置對應的多個不同交通工具班次分別記作交通班次，n為交通班次的序號，n=1,2，…，m，m為交通班次的總數，獲取各交通班次的班次間隔以及每班次可容納乘員人數，分別記作，代入公式中進行計算，得到交通吞吐總值，其中t為預設的高峰周期；
30、獲取預計職工數、泊位使用均值、交通吞吐總值以及產業園區內員工宿舍可容納員工總數；
31、代入公式中進行計算，得到人員流通指數，其中為預設的補償系數。
32、進一步地，推薦值計算過程如下：
33、預設有一個類型匹配值，當目標企業和目標園區的類型相符時，將類型匹配值賦值為1，當目標企業和目標園區的類型不符時，將類型匹配值賦值為0；
34、獲取目標園區的區域開發指數、物流運輸指數、距離影響指數和人員流通指數并進行歸一化處理，代入公式中進行計算，得到推薦值，其中：
35、r為類型匹配值；
36、均為預設的權重系數；
37、當目標企業為制造型企業時，；
38、當目標企業為技術研發型企業時，；
39、均為預設的常數值，且。
40、進一步地，需求適配值計算過程如下：
41、步驟一：每間隔一個固定周期對各產業園區的區域開發指數進行計算，得到同一產業園區不同時間的區域開發指數，在計算區域開發指數的同時針對產業園區周圍基礎設施數據進行分析計算得到周圍開發指數，周圍開發指數計算過程具體如下：
42、以產業園區為中心、預設范圍值r為半徑繪制范圍圓，將范圍圓內的區域記作周圍區域，將車道數量大于兩條的道路記作標準道路，獲取產業園區周圍區域內的標準道路總長度和總占地面積分別記作，獲取產業園區周圍區域內有交通信號燈控制的路口數量和沒有交通信號燈控制的路口數量分別記作，歸一化處理后代入公式中進行計算，得到本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，入駐企業類型劃分過程如下：
3.根據權利要求2所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，產業園區類型劃分過程如下：
4.根據權利要求1所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，區域開發指數計算過程如下：
5.根據權利要求4所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，物流運輸指數計算過程如下：
6.根據權利要求5所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，人員流通指數計算過程如下：
7.根據權利要求6所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，推薦值計算過程如下：
8.根據權利要求7所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，需求適配值計算過程如下：
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至8中任一項所述的系統。
...【技術特征摘要】
1.基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，入駐企業類型劃分過程如下：
3.根據權利要求2所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，產業園區類型劃分過程如下：
4.根據權利要求1所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，區域開發指數計算過程如下：
5.根據權利要求4所述的基于大數據的營商環境智能分析與決策系統，其特征在于，物流運輸指數計算過程如下：
6.根據權利要求5所述的基于大數據的營商環境智...
【專利技術屬性】
技術研發人員：倪瑾洵，鄭曉峰，陳振華，陳成雙，
申請(專利權)人：金華科維城信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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