[发明专利]一种基于数据挖掘技术的街面序化决策支持系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于数据挖掘技术的街面序化决策支持方法，包括步骤：1)数据清洗；2)街面序化建模分析；3)通过Spring+SpringMVC+MyBatis框架，采用MySQL数据库，基于B/S架构的街面序化决策支持系统；利用Java技术调用Weka模型包进行分析，并在后台进行数据库的调用，Html5进行前端页面展示。本发明的有益效果是：发明提出的系统与方法结合实际业务开展情况，对街面序化相关的历史数据和业务情况进行研究分析，利用数据挖掘等技术提出街面序化分类预测模型、高发区域分类预测模型和街面序化关联规则模型，利用可视化技术和web技术等建立了街面序化决策支持系统原型，实现了街面序化工作的直观化、多样化展示，为城市街面序化工作提供了实际工作支持和决策指导。

技术领域

本发明涉及城市街面序化系统及方法，更具体说，它涉及一种基于数据挖掘技术的街面序化决策支持系统及方法。

背景技术

随着城市规模的不断扩大，城市管理中问题数量和问题类型也日益增多。在物联网、云计算、大数据等新一代信息技术迅猛发展的背景下，人们的生产、生活和思维方式都随之发生了巨大的变化。一方面，新一代信息技术在各行各业中得以应用，为产业的升级发展带来了新的机遇；另一方面，如何充分利用并发挥新一代信息技术的优势，又在发展中形成了新的挑战，使得城市治理有了新的发展方向和要求。

经过多年的信息化建设，信息化基础设施已较为完善，这为“数字城市”、“智慧城市”的建设提供了良好的基础。经过“数字城市”的建设，城市运行的相关数据得以积累，城市大数据初具雏形。到了“智慧城市”建设阶段，随着大数据、云计算等新一代信息技术的发展，对城市治理提出了更高的要求，从在线化、数据化扩展到了可视化、智能化等。

在城市管理的信息化和智慧化建设中，产生并积累了数量庞大、类型繁多、内涵丰富的城市运行和管理数据，这为城市研究提供了有利的基础条件。城市管理相关部门已积累了大量城市历史数据，并仍在源源不断地产生新的城市运行和管理相关数据。这些数据的量级较大、结构复杂、类型繁多、内涵丰富，数据本身即是一种宝贵的资源。但要将这些数据资源转化为有效信息和知识，需要用到数据挖掘等技术，使得城市数据不仅具有庞大的规模，也能展示出丰富的内涵。在城市建设举措落实过程中，产生了一些亟待解决的问题，比如数据和信息系统有待整合、信息资源利用程度有待提高、管理决策支持能力有待提升等。

对城市街面实行序化管理是提高城市管理水平的有效举措之一。街面序化的案件统计范围包括智慧城管中的街面秩序类案件和执法督查系统中的保序类案件，比如无照经营游商、流浪乞讨、占道废品收购、机动车乱停放、非机动车乱停放、乱堆物堆料、商业噪音、黑车拉客、露天烧烤、沿街晾挂、非法出版物销售、空调室外机低挂等。街面序化案件类型多且数量大，在发现问题和解决问题上都存在着一定的难度。在大数据等新时代背景下，如何利用数据挖掘技术为城市街面序化管理提供决策支持是一项值得研究的课题。