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為貫徹十八大“推進信息化和城鎮化良性互動發展”及《國家新型城鎮化規劃（2014-2020年）》中“推進智慧城市建設”精神，重慶市在智慧城管大數據平臺（一期）建設基礎上，加快二期項目的建設。數據是平臺的根本，也是城市智能化的核心。四方偉業作為建設單位之一，憑借人工智能數據挖掘領域的經驗和技術，構筑模型來梳理、利用數據，分析事物規律和發展趨勢，助力智慧城管大數據平臺建設，以此提升城市運行效率與政府治理能力、增進民生福祉，使城市煥發新活力。

核心要求：“大城細管、大城智管、大城眾管”

建設重點：在第一期建設成果基礎上，進一步升級完善大數據多源采集、清洗轉換、存儲管理、交換共享、挖掘分析、監管應用系統，構建成熟可信的城市管理數據采集及共享更新機制（一數一源）。加快推進城市管理數據治理并將數據共享拓展至主城區范圍，持續完善城市管理信息資源體系，不斷創新城市管理大數據分析應用模型，進一步優化升級城市管理一張圖，開發建設基于大數據的城市管理應急指揮調度系統。

項目成果：提供了統一可信的城市管理大數據服務，以大數據賦能城市管理，以智慧技術服務能力低成本普及推進全市智慧城管高水平建設應用，最終構建一個城市管理“智慧大腦”，加速城市治理智慧化進程。

城市管理事件（部件）是城市內容的重要組成部分，對于城市的市容、規劃、建設、幸福指數等都有著重要的意義。傳統城市很少采用大數據驅動的方式以制定有效的巡邏措施和制度，讓政府很難提前做出決策，城市管理陷于被動。

四方偉業技術人員按照客戶要求并依據對實際業務的考量，在進行數據的預處理與數據集的構建、算法選擇、特征構建、模型預測、不斷訓練數據后，最終輸出了城市管理事件（部件）預測模型。

城市管理事件（部件）預測模型能夠預測未來一段時間的不同事件的發生數量，對于高發區域不同事件進行有效預警，為提供合理的執法資源的配置和高效執法水平提供數據支撐，對于提升城市運行效率有著重要積極的意義。?

對于城市中可能出現的危急事件或違法行為，對事件的單一預測不能長遠地解決問題，對伴隨事件的分析有助于長期地規劃城市管理、提前采取有效措施。

城市事件（部件）事件伴隨分析模型選用經典的挖掘頻繁項集和關聯規則的數據挖掘算法，構建事件關聯網絡，深入挖掘事件（部件）之間的線性或非線性的相關性。最終能夠通過選取區域、街道，直觀清晰地看到該街道的事件關聯網絡。

隨著城市化進度的不斷加速，城市管理問題也就越來越突出，實時掌握城市管理事件（部件）的空間分布規律變得非常重要。

城市管理問題高發區域細化分析模型按照周期（季度、月份、周、天）的維度，對不同區、街道事件發生的數量進行統計，以構建數據倉庫，最終模型以熱力圖的形式展現不同事件在不同周期下的空間分布及變化趨勢，可以左右雙地圖聯動進行交叉對比分析，可以對地圖放大、縮小，查看事件整體和局部的分布特征，實現對不同事件多維度分析。

執法人員可以借助城市管理問題高發區域細化分析模型，了解城市事件的空間分布及發生變化趨勢，以選取重點巡查區域和時間段進行工作人員調度和工作重心放置，推動城市高效化管理與智能化發展。