...................................................................................391 第 9 章、 系统规划和平台建设...............................................................394 9.1、 存储规划................... 值。区间平均车速（即路段平均车速），如果说时间平均车速表征 的是该路段的“点”车速，那么区间平均车速则表征了某观测路段的 “线”车速。它的定义为：某瞬间道路上某区间内全部车辆车速分布的 调和平均值，或者定义为一批车辆通过某一路段时，其行驶距离与 各辆车行程时间的平均值之比。  交通流密度 是指在某一时刻，某单位长的路段上一条车道或几条车道内的车 辆数。它是反映道路上车辆的密集程度、衡量道路上车流畅通情况 值。 区间平均车速（即路段平均车速），如果说时间平均车速表征的 是该路段的“点”车速，那么区间平均车速则表征了某观测路段的“线” 车速。它的定义为：某瞬间道路上某区间内全部车辆车速分布的调 和平均值，或者定义为一批车辆通过某一路段时，其行驶距离与各 辆车行程时间的平均值之比。 c) 交通流密度计算 是指在某一时刻，某单位长的路段上一条车道或几条车道内的车 辆数。它是反映道路上车辆的密集程度、衡量道路上车流畅通情况

4) 实现基于 Windchill 的超级 BOM（平台化）选装选配的功能，生成单机实例 BOM；同 时生成对应的单机实例的三维模型。  参数化/模板化设计： 1) 基于整机 TOP-DOWN 和平台化/模块化设计方法的前提，划分各个模块的特点，基于不 同特点的类型的模块，通过 TOP-DOWN、模块化及参数化的方式创建各个模块的模板； 2) 定义各个模板基于 Windchill 的存储、各角色及权限、查找方式； 规范化，极大的提高了模型设计的 质量，便于设计师之间的数据交流、工作交接； c) 此种方式也能够快速生成方案所需模型，便于方案评审以及应标。  解决方案 a) 基于整机 TOP-DOWN 和平台化/模块化设计方法的前提，划分各个模块的特点，基 于不同特点的类型的模块，通过 TOP-DOWN、模块化及参数化的方式创建各个模块 的模板； b) 定义各个模板基于 Windchill 的存储、各角色及权限、查找方式； 障预测警告和实际发 生的质量，设备等问题，数据被记录于大数据分析平台的学习经验积累。 d) 基于现场大数据分析的工艺改进 实时采集设备运行的工艺参数，实时采集相关的质量信息，运用大数据机器学习技术和平台， 通过建立可信的数据分析预测模型，建立一套标准化的业务因子实现自主式学习和实时预测。 _____________________________________________________

显著 提升模型的预测准确性和泛化能力。 模型训练过程中，我们将数据集分为训练集和测试集，比例为 8:2。训练集用于模型的构建和参数学习，测试集用于评估模型的 性能。我们使用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评 估指标，以确保模型在预测贷款违约概率时的准确性和稳定性。 此外，我们引入了特征重要性分析，通过计算每个特征在模型 中的贡献度，找出对贷款违约预测影响最大的特征。这不仅有助于 在模型评估阶段，重点关注以下几个关键指标：准确率、召回 率、F1 值和 AUC-ROC 曲线。准确率反映了模型整体预测的正确性， 召回率则更关注于正确识别高风险贷款的能力。F1 值作为准确率 和召回率的调和平均数，能够综合评估模型的性能。AUC-ROC 曲 线则用于评估模型在不同阈值下的分类性能，尤其在处理不平衡数 据集时，AUC-ROC 曲线能够提供更全面的评价。 为了进一步优化模型，采用网格搜索和随机搜索方法对超参数 F1 分数 （F1 Score）来综合评价模型的性能。精确率衡量了模型预测为违 约的案例中实际违约的比例，召回率则反映了实际违约的案例中被 模型正确识别的比例，F1 分数则是精确率和召回率的调和平均数。 此外，考虑到金融贷款评估中的风险控制，我们还需要关注模 型的 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和 AUC 值（Area Under

通性较差，数据格式和传输方式存在不一致性。因此， 如何通过有效的数据融合技术，将这些设备生成的数 据进行统一处理，是系统优化中的一个关键问题。为 解决这一问题，可以采用基于开放标准和接口的系统 架构，实现各类设备和平台的数据互通和集成。另外， 系统架构还应具备较强的可扩展性，以便随着矿井规 模的扩展和技术的进步进行灵活调整和升级。 3 系统优化效果与实证分析 3.1 优化方案实施效果 基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化方案

建设的相 关涉众，应在某某市行业主管部门的组织协调下，遵照统一规划和统 一标准，采取合适的建设模式，在分工负责建设好各自的业务系统的 同时，要密切配合，共同建设好跨单位、跨部门的公共系统和平台。 某某市智慧物流涉及各类公共信息平台、专业物流应用平台、物 流业务操作及协作系统、数据交换等方面的内容，以及对应的建设、 运营主体，政府应根据分类建设策略，通过资金和政策工具来主导建 物流标准化是智慧物流项目建设的基础，但目前缺乏完整的物 流标准体系，政府各相关部门、各交通运输行业以及各企业建立的 各种各样的信息系统和平台，也缺乏统一的接口标准。 物流公共信息平台要实现与政府相关部门和企业建立的信息系 统和平台进行数据交换和数据共享，前提是这些信息系统和平台应 该向物流公共信息平台提供开放和标准化的接口，但单纯依靠某一 个政府部门或平台的运营主体来落实众多系统接口的协调工作，实 业的广泛积极参与，才能充分发挥它的功能作用，产生经济效益和 社会效益。在此基础上，项目的运营主体也才有可能实现盈利模 式， 保持相关平台与系统的正常运行和维护，并从而实现系统功能 的拓 展和平台的自身发展。 11.2 规避措施 鉴于物流某某市智慧物流项目建设工作的重要性和紧迫性，本 方案建议项目建设的具体实施部门应该针对以上问题，积极争取政 府和相关部门的大力支持和协调配合，采取切实可行的应对措施和

填表向导。展示所有热点是在填表图片上展示所有的划分区域，鼠标停留在说 明区域上则显示该区域的说明文字，点击隐藏热点边框收起所有的热点展示。 3.5.3.3 数据展示 大厅数据展示是展示今年和上一年的大厅业务情况数据和平均等候情况数 据，统计的图表可选择显示等候人数或业务办理量等数据统计情况。  大厅业务情况 以柱状图的形式显示上一年和今年各月份的等候人数或业务办理量数据， 等候人数或者业务办理量可选择一个或者两个同时显示在图表上，如下图。图 超时数、服务人次、完成业务单数、平均办理时间、办理超时数、弃号数和满 意度进行统计分析，并汇总成“总体情况分析报表”。另外，对出票量、服务人 次、完成业务单数和弃票量指标统计分析，形成“总体数量情况分析图”柱状图； 对平均等候时间和平均办理时间统计分析，形成“总体时间情况分析图”柱状图。 “总体情况分析报表”有导出 excel 表功能。 总体情况统计还可以对分局的用户进行统计，统计用户的服务人次、完成 业务单数、平均办理时 表格。使用柱状图显示市、 分局和用户的满意度。用饼状图显示评价非常满意、满意、一般、态度不好、 效率不高、业务不精和无评级的分布情况。  业务情况统计 业务情况统计页面对各类业务的完成业务单数、办理超时数和平均办理时 间进行分析统计，形成业务情况统计报表，并有导出 excel 表格功能。  等候时间统计 等候时间统计页面对市和分局的出票数、弃号数、等候超时数、等候超时 弃号数、平均等候时间和最

关键数据进行二次比对，过滤错误数据。 13 图注： - 光纤 - 信号 / 控制线 补光灯 智能摄像机 传输网络 系统平台 道路监控 补光灯 补光灯 (三) 远程视频监控应用层：是指以应用系统 GIS 构件的地图和平 面图的作为系统工作界面来形象展示视频点位的监控系统，使用者可 以在地图上采取放大和穿透的方式来快速调阅某一个摄像头，快速的 浏览监控情况，实现各种视频监控资源的应用。 系统拓扑设计 按日、月统计平台各运营商所有收入的趋势 支付渠 道统计 按日、月统计系统各渠道的收入，饼图展示 停车预 付费报 表 按时间段统计预付费情况 37 清分 结算 支付商 户对账 挂单平 账 针对渠道方和平台方，展示其每日对账情况，支持下 载对账明细数据 按时间段查询统计各支付渠道对账有差异的记录，且 对差异进行补单 重复支 付 按时间段查询统计重复支付的记录，且对重复支付的 记录进行退款操作 =11974 张，每张图片 审核时间以 10 秒 计，2000 张图片的审核时间约为 5.5 小时，每日须配 备 3 个审图审 核人员上班。 城市停车运营是民生工程，停车服务对订单的准确性和平台的时 效性要求极高，停车平台需要 24 小时不间断运行，任何短暂的故障 或 订单的错误都会严重影响市民体验，引发车主投诉。另一方面， 不断 提升的用户体验需求、网络安全环境，要求平台能够及时迭代

数（F1-Score）。准确率适用于类别分布均衡的场景，但在类别不 平衡的情况下，精确率和召回率更能反映模型的性能。F1 分数则 是精确率和召回率的调和平均数，适合在精确率和召回率之间寻求 平衡的场景。 对于回归任务，常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方 根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。MSE 对大误差的惩罚 较大，适合对异常值敏感的场景；RMSE 是 MSE 的平方根，具有与 目标变量相同的量纲，便于解释；MAE 盖模型的核心任务目标。对于分类任务，常用的评估指标包括准确 率、精确率、召回率、F1 分数和 AUC-ROC 曲线等。对于回归任 务，常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差 （RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。此外，针对生成任务，可 以考虑使用 BLEU、ROUGE 等指标来评估生成文本的质量。 在确定评估指标后，需要设计合理的评估流程。通常，可以采 用交叉验证的方法，将数据集分为训练集、验证集和测试集，确保 集，准确率可能无法真实反映模型性能。  精确率与召回率：适用于类别不平衡的数据集，精确率关注模 型预测为正类的样本中有多少是真正的正类，召回率关注真正 的正类中有多少被模型正确预测。  F1 分数：精确率和召回率的调和平均数，适用于需要平衡精 确率和召回率的场景。  AUC-ROC 曲线：通过绘制真正类率（TPR）和假正类率 （FPR）的关系曲线，评估模型在不同阈值下的性能。 在实际操作中，可以通过以下步骤进行模型性能评估：

地计算规则库，实现模型清单套用，打通设计 revit 与 施工 BIM5D 数据。 钢 筋 算 量 GGJ 一款基于 BIM 技术的算量软件。它无需安装 CAD 即 可运行，同时内置国家结构相关规范和平法标准图集 标准构造。软件通过三维绘图、导入 BIM 结构设计模 型、二维 CAD 图纸识别等多种方式建立 BIM 钢筋算 量模型，整体考虑构件之间的钢筋内部的扣减关系及 竖向构件上下层钢筋的搭接情况，同时提供表格输入

控制和均衡调度使用大量的计算节点，从而完成并行计算任务分发调服时的负 载均衡。 （7）Hadoop 计算与存储集群的可靠性设计和功能扩展 Hadoop 作为一个开源的面向大规模数据并行计算的编程框架和平台，其可 靠性和性能方面还存在不少需要改进的地方。比如，Hadoop 集群的 Master 服务器虽然开用了一个备份 Master 服务器，但当主 Master 服务器失效时，备 云技术方案建议书 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），可信第三方在核实这些数据的真实性和完整性后对其 的惟一标识，可以使用应用的完整性度量值来代替（单进程应用可以使用进程 的完整性数据代替，多进程应用可以将各个进程完整性度量数据拼接后，计算 出新的整个应用的完整性度量数据）；平台 ID 是创建该用户的端系统标识，可 以使用和平台绑定的 TPM 的惟一序列号。 2.9.3 基于多级信任保护的访问控制 用户管理与权限控制子系统的接口关系如下图所示，各模块间接口关系如 下：身份服务模块在用户提交进入系统的申请后向身份管理系统模块提交用户