科学的 农事安排，包括品种选择、种子筛选准备、整地、播种、田间管 理与收获 等栽培部分，优化肥料与产量关系的施肥部分，合理灌排、优 化水分与 产量关系的灌溉部分，病虫害发生发展规律和 消长关系的植保部分，农业气候的发生规律、气候与农作物生长期的 产量关系的气象服务部分等，指导农民进行科学生产和管理。 “ 我国农业正向知识高度密集型的现代农业发展，相继出现了 有 ” “ ” “ ” “ ” ，农业资源、 环境、多样化的生产经营方式不断产生全量超大规模、多源异构、实 时变化的农业数据，产生的大量数据既包含价值密度低的数据块，也包 含价值密度高的数据块，需要从这些数据中寻求科学规律、有用知识， 快速抽取出模式、关联、变化、异常特征与分布结构，利用自然语言处 理、信息检索、机器学习等技术挖掘抽取知识，把数据转化为智慧的方 法学，指导农业生产经营是农业数据挖掘的价值所在。 以来发展形成的新技术[43】。农产品的声学特性是指农产品在声波作 用 下的反射特性、散射特性、透射特性、吸收特性、衰减系数和传播速 度 及其本身的声阻抗与固有频率等，反映了声波与农产品相互作用的基 本 规律。故根据农产品的声学特性即可判断其品质如何，并据此进行分 级。 利用农产品声学特性对其品质进行无损检测和分级是生物学、声 学、 农业物料学、电子学、计算机等学科在农产品生产和加工中的综 合应

研力量、师资力量、资产建设、财务状况等），在不同的场景和层次（校、院 系、专业、班）上进行数据综合统计分析，为广大师生、各级管理机构和校领 导提供一个实时、全景式的数据分析和展现渠道，及时发现管理与教学活动中 的问题和规律，为学校及各部门的决策提供辅助支持和依据。 同时，通过本次项目解决以下问题： 1、解决部分业务系统数据未与数据平台进行数据对接，数据平台中既采集不到 这些系统的数据，也无法为这些系统提供基础数据的问题。 吃早饭的学生，因为学校上第一节课的时间为 8 点，所以七点十五前就餐，一 般可以赶到第一节课上课时间。而七点五十后吃早餐相对就不规律。而不吃早 餐的就属于不规律的习惯，学生很可能经常睡懒觉甚至会逃课。进行年级、院 系、专业同层次数据之间横向对比展示不同维度下的规律和不规律性。以点阵 图的方式与学生的其他数据（例如成绩）进行关联性研究分析。 消费趋势分析 按照年级、系部、专业、性别、年龄的维度分析不同类型（本科生、专科

SMOOTH 交通信号控制系统 深圳市 SMOOTH 交通信号控制系统采用分布式控制模式、三层 体系结构、大型数据库、多服务器协同处理；针对深圳市高饱和度、 13 高复杂度、高期望值的交通需求以及规律性、可变性、随机性相结 合的交通特征，采用了灵活有效的控制策略，在平峰时段追求通行 能力最大，高峰时段追求拥挤度最小；系统吸收了 KATNET 系统识 别交通状态的方法、SCOOT 系统“临近预测”的策略以及 运行， 也称定周期控制。按照一天中配时方案的数量，定时控制又可分为 固定式定时控制和多时段式定时控制。定时控制适合于交叉口的交 通流量变化比较有规律的交通情况，对于一天内的交通量的不同变 化情况，采用多时段定时控制可以适应交通流量的变化规律，仍是 一种常用的信号配时方案。 研究定时控制，就是研究如何根据交叉口的道路条件及交叉口 各进口道到达交通的流向和流量来确定定时信号控制的配时方案， 交通量数据是交通工程学中最基本的资料，交通量调查是通过 实测与分析判断、掌握交通状况及有关交通现象的工作过程。交通 量调查的目的在于通过长期连续性观测或短期间隙和临时观测，收 集交通量数据，了解交通量在时间、空间上的变化和分布规律，为 交通规划、道路建设、交通管理和控制等提供必要的数据。调查涉 及人、车、路与环境等综合交通系统中的各个方面，范围相当广泛， 主要有： 69 （1）路口流量调查 路口流量调查内容有：

同时提供详尽灵活的数据分析工具，可以实现单设备 1 年、1 季度、1 月、1 周整体趋势分析，从 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能 传统运维关于被管对象“警戒值”，而一旦超过警戒值意味着一定程度的“损失”已经发生，有没 有办法在提前一点发现风险呢？答案有多种，通过业务基线的偏离判断异常就是其中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 ⱻ12⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 ⱻ23⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 主机 CPU 波动分析 网络设备 CPU 波动统计 线路流量均值波动统计 2.4.1.4. 日常运维 在运维过程中，运维系统在后台进行规律性监测，但是由于业务上的定期整修、环境的变化， 管理要求的提高均需要运维管理人员对于系统运维工作进行干预操作，为了更好的实现日常运维 的各项管理，BTSO 提供日常运维菜单，为用户提供场景化工作入口，包括对现行监控方式的查看、

同时提供详尽灵活的数据分析工具，可以实现单设备 1 年、1 季度、1 月、1 周整体趋势分析，从 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能 传统运维关于被管对象“警戒值”，而一旦超过警戒值意味着一定程度的“损失”已经发生，有没 有办法在提前一点发现风险呢？答案有多种，通过业务基线的偏离判断异常就是其中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 ഀ� 基线方式的引入，降低了用户对于“ 了解昨日关键指标波动最大的 5 个资源，便于本日重点分析 ഀ� 主机 CPU 波动分析 网络设备 CPU 波动统计 线路流量均值波动统计 2.4.1.4. 日常运维 在运维过程中，运维系统在后台进行规律性监测，但是由于业务上的定期整修、环境的变化， 管理要求的提高均需要运维管理人员对于系统运维工作进行干预操作，为了更好的实现日常运维 的各项管理，BTSO 提供日常运维菜单，为用户提供场景化工作入口，包括对现行监控方式的查看、

1、提升路网交通组织优化管控能力 在城市交通运行中，快速路、主干路、次干路等城市主干路网承担主要通 行负载，机动车流是交通管理的主要对象。从宏观、整体的角度观察，城市主 干路网有其基本的时空规律。基于城市基本路网通行规律，动态规划路网通达 性与约束，充分发挥“人”在交通系统中的能动性，是确保交通系统有序、有效、 自运行的基础性工作，也就是说：基于交通流信息采集分析进行的交通组织规 划（路网渠化、路 主体特征、关键问题及趋势预测，必须构建基于交通信息资源云中心提供的强 大的数据分析处理能力，通过多种业务模型，合纵连横各领域、各地域、各时 段交通信息，结合实时数据与历史数据，分析研判城市交通规律，从信息研判 第 XIX 页 智慧交通产品总体解决方案 的角度“智能透视”城市交通态势。 4、信息共享服务能力 城市交通问题的破解思路已由以“重管理的单一模式”逐渐转变为“管理与服 务并 构化（图片、 视频）和结构化（特征、属性）数据，如果需要交换这些数据，大量的数据接 口维护起来非常复杂，这也将面临巨大的工作量和网络交换压力。 2）构建面向业务的大数据分析模型，洞察交通大数据规律和辅助交通管理 业务决策。 随着公安交通管理信息化在实现交通管理业务信息系统大集成、大融合、 大联网，信息化工作进入了一个全新的发展阶段。但如何及时、准确获取交通 数据并构建交通数据处理模型

经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样， 数据挖掘也因此而得名。这种新式的商业信息处理技术，可以按商业既定业务目标， 对大量的商业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进 一步将其模型化。 在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维 分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理(OLAP)，从而得出可供决策参考的 统计分析数 查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。  在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此要求数据挖掘能 快速做出相应反应以随时提供决策支持。  数据挖掘中，规则的发现基于统计规律。因此，所发现的规则不必适用于所 有数据，而是当达到某一临界值时，即认为有效。因此，利用数据挖掘技术 可能会发现大量的规则。  数据挖掘所发现的规则是动态的，它只反映了当前状态的数据库具有的规则， 短信业务使用的总体情况和 发展趋势，分析各时段下业务使用的特征。 既可从业务的角度分析各种短信业务在各级客户中的分布比率，在地区域中的分 布比率，在各种业务类型在的分布比率，得到短信业务的分布规律，从而为短信业务 的综合部署和发展，有针对性地提供业务服务提供决策依据；也可从客户的角度分析 使用短信业务的客户组成、客户价值、客户流失情况以及客户活跃程度。 3.1.2.6互联网业务使用情况分析

同时提供详尽灵活的数据分析工具，可以实现单设备 1 年、1 季度、1 月、1 周整体趋势分析，从 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能 传统运维关于被管对象“警戒值”，而一旦超过警戒值意味着一定程度的“损失”已经发生，有没 有办法在提前一点发现风险呢？答案有多种，通过业务基线的偏离判断异常就是其中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 基线方式的引入，降低了用户对于“警戒值” 智慧运维平台建设方案 线路流量均值波动统计 2.3.1.2. 日常运维 在运维过程中，运维系统在后台进行规律性监测，但是由于业务上的定期整修、环境的变化， 管理要求的提高均需要运维管理人员对于系统运维工作进行干预操作，为了更好的实现日常运维 的各项管理，BTSO 提供日常运维菜单，为用户提供场景化工作入口，包括对现行监控方式的查看、

XXX“智慧安监”工程的建设，将进一步深化信息化与安全生产业务融合，提升“大数据”利用能力，加强安全 生产周期性、关联性等特征分析，做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学，实现来源可查、去向可追、责任 可究、规律可循。对于促进我市安全生产形势持续稳定好转，提升社会整体本质安全水平，打造“智慧城市”标杆 应用具有重要意义。 “智慧安监”的建成，将促进安全生产管理更加规范，监管效能大力提升，隐患管控和治理更加及时有效，应 建设XXX“智慧安监”平台，形成“信息覆盖 一张网”、“智能管控一张图”、“数据存储一个库”的安全监管信息化体系，实现基础信息规范完整、动态信息随 时调取、执法过程便捷可溯、应急处置快捷可视、事故规律预测预判，创新信息化监管模式，全面提升安全监管 监察信息化效能。 图 系统平台总体架构 XXX“智慧安监”项目建设的主要内容概括为“138”工程，即一套标准规范体系、三个平台、八大应用系统。 部门的职责和定位，增强安监部门监管手段，提 高监管效率；落实企业责任制，调动企业积极性，促使企业由被动监管变为主动排查治理安全隐患，提高企业安 全生产管理水平；实现安全隐患“来源可查、去向可追、规律可循、责任可究”，如图所示。 图 安全隐患排查治理全流程跟踪 其中，安全隐患排查治理信息系统包括：企业基础信息及分类分级管理、排查标准体系、企业安全隐患自查 自报、安全隐患排查监管、安全隐患排

根据平剖对应，剖面图上的新增数据对平面图的数据进行修改，平 面图的数据变化也转化到剖面图上；修改剖面图上的断层线，与断 层有关的地层随之自动变化等。 3. 复杂拓扑关系自动生成 灰色空间数据具有空间拓扑性。拓扑关系层次多、规律性差、 关系复杂。GGIS 在数据处理过程中，能够做到点、线、面拓扑关系 的自动生成。例如三维巷道关系纵横交错，从平面图上不能握巷道 的层次关系，对于交叉的巷道，必须生成拓扑关系以区别在交叉点 值，在z 轴方向对 ARTP 体元进 行等分，等分面平行于x 轴和y 轴组成的平面。 （3）继续以上的步骤，直至两个等分面之间空间对象的属性值 均一或满足应用要求为止。 2、变量在空间的变化无规律（图 3-15(b)），对于这种情况， 相关的处理方法为： （1）在z 轴方向上对 ARTP 进行等分（方法与图 3-15(a)相同）。 （2）计算 ARTP 顶底三角形三边的中点，连接三中点形成新的 它具有许多不安全的自然因素：瓦斯、煤尘、煤自然、顶板与水害 等重大危险源对生产系统及作业人员构成威胁，这就要求生产技术 层与管理决策层在生产过程中能事先预测发生事故的可能性，确定 生产系统的危险状态，摸清和掌握事故发生规律，预报可能发生的 危险性，以便采取相关预防措施。 煤矿重大危险源评价指标体系主要是面对重大危险源的单一评 价以及危险源相互间制约的区域评价。危险源因素间相互牵连，相 互制约造成矿井重大危险源发生。为此，煤矿重大危险源危险性评