EM 参数估计算法 3. 统计分析算法（包括时间序列分析及特征提取算法） 表 统计分析算法表 1 一般线性模型 是基本统计模型的一种，常用语方差分 析 2 多元方差分析模型 用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验 3 逻辑回归 用于回归分析，离散选择问题。 4 自回归模型 AR 时间序列的线性预测 5 滑动平均模型 MA 时间序列预测 180 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 旅游数据中心大数据集成应用平台 6 自 回 归 滑 动 平 均 模 型 ARMA 时间序列预测 7 自 回 归 条 件 异 方 差 模 型 ARCH 时间序列预测 8 广义自回归条件异方差模 型 GARCH 时间序列预测 9 差分自回归滑动平均模型 ARIMA 时间序列预测 4. 常用数据特征提取算法 表 常用数据特征提取算法表 1 平均数 计算数据集的均值 2 方差和标准差 表示数据的分散程度 统计观测值与理论推断值之间的偏离 程度 13 z 检验 统计观测值与理论推断值之间的偏离 181 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 程度 5. 时间序列特征提取算法 表 时间序列特征提取算法表 1 Minkowski 距离 度量时间序列相似性 2 倒谱系数 一种基于时频变换的特征提取方法 3 主成分分析 常用的基于线性变换的特征提取方法 4 小波变换 是将信号分解到不同尺度的线性变换

水质反演 辅助决策 智能执法 卫星遥感 防洪抗灾 III 类 IV 类 V 类 改善程度时序 水质反演功能介绍： 对河流湖泊多次水质监测计算的结果，以空间序列排序的水质数值在水体模型中还原，并且可 以以时间序列播放， 3D 可视化的展示。 各个断面水质监测点也可以在水体模型中做切面展示，选择关键截面或者关键点查看。对复杂 的水质监测数据做出最直观的呈现。 I 类 I

启两个 Namenode，主 Namenode 和 secondNamenode，实际工作的只有 主 Namenode。主 Namenode 将所有关于文件和目录的操作记录都会写入日 志，并定时序列化到本地做镜像，并且保存到本地的 NFS 服务器，同时 secondNamenode 读取主 Namenode 所在 NFS 服务器的日志并对镜像日志 做 CheckPoint。故障后，secondNamenode 个时间最近的版本， 或者一次获取所有版本。 2.3.3 HDFS 数据存储 分布式文件系统 HDFS 被设计为将海量文件存储在一个大集群的多台计算 机上。HDFS 将每一个文件以分块序列的形式进行存储，一个文件的所有分块 云技术方案建议书 第 48 页 系统设计实施与关键技术方法 除去最后一个分块外都是等大小的。为了实现容错将文件分块进行自动复制。 文件分块的块大小和复制比 平台认证、应用认证、资源认证和用户认证都通过统一的证书机制来实现。 （1）云平台信任保护 由于 TPM（trust platform module）规范能够支持现有的公钥基础设施， 并且 TPM 内部的认证密钥和 64 位物理唯一序列号都能很好地实现自身和平台 的绑定。因此可信平台之间的信任关系可以借助基于可信第三方的证书机制来 保障。即每一个节点将能够代表自身特征的关键信息以可靠地方式提交到可信 第三方（如 CA 中心）

源，包括但不限于车载传感器、交通摄像头、雷达、GPS 设备以及 交通卡口数据。这些数据经过清洗、整合后，输入到深度学习网络 中，用于训练模型识别交通模式、预测交通流量变化以及检测异常 事件。通过引入时间序列分析、空间模式识别等技术，模型能够高 效处理高维数据，并生成精准的交通态势感知结果。 其次，模型的多场景协同决策功能是其核心优势之一。传统的 交通治理系统往往局限于单一场景的优化，而 AI 大模型能够实现 o 车载终端：通过 GPS、OBD（车载诊断系统）获取的车 辆位置与行驶状态信息。 o 移动设备：通过手机信号或移动应用（如滴滴、Uber） 获取的行人、车辆轨迹数据。 这类数据通常以时间序列形式存储，频率从秒级到分钟 级不等。 3. 环境数据 环境数据包括气象条件（如温度、湿度、风速、降雨量）以及 空气质量等，这些因素会显著影响交通流量与驾驶行为。数据 来源为气象局和环保部门的监测站点或卫星遥感数据。 更新频率 交通基础设施 数据 城市规划部门、地图服务商 GIS、CSV 低频（年/ 月） 实时交通流数 据 交通监测设备、车载终端、移动设 备 时间序列 高频（秒/ 分） 环境数据 气象局、环保部门、卫星遥感 时间序列、文本 中频（小 时） 数据类型 主要来源 数据格式 更新频率 事件数据 交通管理部门、社交媒体、市民举 报平台 文本、图片 实时 历史数据 交通管理部门、第三方数据服务商

同时提供中间层集成框架高可用性、高可靠性以及可扩展性的应用 的需求。 前端业务与应用服务器之间采用了 Socket + JSON 报文通讯， 既保证数据包的大小在传输过程中尽量减少，同时采用了结构化的 数据存储，可快速的序列化和反序列化转换。 一卡通系统技术架构 通过提供统一的开发平台，降低了开发多层应用的费用和复杂 性，同时提供对现有应用程序集成强有力支持，增强了安全机制， 提高了性能。 4.4 标准。具备防冲突机制，支持防插拔处理和数据断电保护机制。 主要技术参数：  ISO/IEC 14443 标准；  读写距离 0—3cm；  16K 字节 E²PROM；  64 字节系统数据（含 8 字节序列号），不可更改；  TDES/DES 硬件加速引擎；  32 位随机数发生器；  CRC 协处理器；  串行通信模块；  低电压检测和高电压保护电路；  工作频率：13.56MHz；

典型案例（部分） 案例 case 典型案例（部分） B2B2b/c 案例：甘肃粮食局 2B 采购， 2C 网购 陇粮集采订货 陇粮到家 2c 陇粮臻选 -- 社区分销 序列 智慧养老落地企业 智慧养老落地项目 1 安徽静安健康产业投资集团 智慧养老服务示范项目落地 2 南昌福佳来医养院 江西省十三五规划重点养老产业项目 3 曜阳国际老年公寓 中国红十字会老年公益项目 广东健康在线信息技术股份有限公司 智慧居家医疗服务落地 60 君创天辰企业发展(上海)有限公司 智慧社区连锁服务落地 61 陕西启天医星科技有限公司 智慧机构医疗康复服务落地 部分客户案例 序列 智慧养老落地企业 智慧养老落地项目 1 安徽静安健康产业投资集团 智慧养老服务示范项目落地 2 南昌福佳来医养院 江西省十三五规划重点养老产业项目 3 曜阳国际老年公寓 中国红十字会老年公益项目 安 安 安 安 安 ( 安 安 ) 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 6 1 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 安 序列 智慧养老落地企业 智慧养老落地项目 1 安徽静安健康产业投资集团 智慧养老服务示范项目落地 2 南昌福佳来医养院 江西省十三五规划重点养老产业项目 3 曜阳国际老年公寓 中国红十字会老年公益项目

设备和传感器收集实时交通数据。  数据预处理：清洗和转换数据，消除噪声，保障数据质量。  特征工程：从原始数据中提取相关特征，如车流量、车速、天 气条件等。  模型训练：选择适合的机器学习模型（如时间序列预测、回归 分析、神经网络等）对历史数据进行训练，形成预测模型。  预测输出：利用训练好的模型预测未来一段时间内的交通流量 和拥堵程度。  结果验证与调整：对预测结果进行实时监测，收集反馈并优化 时间因素：常规的高峰时段、节假日模式等  气候条件：雨天、雪天等天气变化对交通的影响  事件干扰：事故、道路施工或其他突发事件导致的交通变化 其次，在模型构建阶段，可以选择多种算法来预测交通流量， 如时间序列分析、机器学习和深度学习等。常用的模型包括： 1. 线性回归模型：适用于简单交通预测，通过历史流量数据构建 线性关系，预测未来流量。 2. 支持向量机（SVM）：通过高维空间中的超平面划分数据， 在以下的表格中，我们简要列出了不同预测模型的优缺点： 模型类型 优点 缺点 线性回归模 型 简单易理解，适用性广 对非线性关系建模能力不足 支持向量机 对高维数据表现良好 计算复杂度高，调参困难 LSTM 适合处理时间序列数据 训练时间长，资源消耗大 模型类型 优点 缺点 图神经网络 能够处理交通网络的结构信息 需要复杂的网络构造，较难实现 通过上述方法和模型，交通模式预测模型将在未来的智能交通 系统中发挥愈

二 部图， Heat Diffusion, SVD 矩阵 分解… 特征提取建模， 特征选择建模， 预测优化模型， EM ， Bagging, AdaBoost … 时间序列， SVR ， 逻辑回归， 产品扩散模型， 分层贝叶斯， 定价模型， 动态模型， CLV 模型， 流失预警模型， RFM 模型… 环保 食药监 民政 电力 人社 交通 工商

年提出的深 度学习模型，其核心采用自注意力机制（Self-Attention）替代传统循 环神经网络（RNN），通过并行化计算高效捕捉序列数据的全局依赖 关系，并基于编码器-解码器结构（Encoder-Decoder）实现特征提取 与生成任务。该架构凭借对长序列的建模能力、可扩展性及跨领域适 应性（如自然语言处理、计算机视觉），成为驱动大模型及生成式 AI 发展的基石。 2.摩尔定律：该定律由戈登·摩尔于 制（Memory-Augmented Linear Attention，MLA） 和 混合专家系统 （Mixture of experts，MoE） 的神经网络架构，旨在提升模型的处理 效率、扩展性和长序列建模能力。其中混合专家模型（MoE）是一种 机器学习方法，将人工智能（AI）模型划分为单独的子网络（或“专 家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务，能 II 够在预训练期间 MaaS，开发人员 可以简单调用模型，无需了解复杂算法和实现细节。 7.Token: 可翻译为“词元”，指在自然语言处理过程中用来表示 处理文本的最小单元或基本元素，可以是单个字符，也可以是多个字 符组成的序列。 8.MTP: Multi-Token Prediction (MTP) 是一种用于大型语言模型 （LLMs）训练的技术，旨在提高模型的训练效率、数据利用效率以 及生成质量。 9.MCP：模型上下文协议（Model

田间监测信息 . 监测体 系 . 模型体 系 * 气象信息 * 云服务平台 预报径流 逐日流量 灌溉需水 小时流量 2019/1 1/7 AOP ：实际供水策略 TRH ：时间序列预报模 型 与优化调度模型相耦 合的 滚动决策 CRH ：耦合预报模型与 优 化调度模型相耦合的 滚动 决策 PRH ：完美预报（未来 来 水条件已知）与优化 调度 模型相耦合的滚动 决策 基于滚动预报和风险对冲调度的风险控制效果