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st中华tci(TCI化学品)

aifabu2年前 (2022-04-14)股票信息6
天赢居网易博客2021年4月28日发(作者:腾信股份腾信股份(300392))


⑩31万~60万 
DOI 10 3969/I issn.1OO1—8972 017 17.024 
0 
可实现度 可替代度 
: 
行业曲线 
、 
li一nk  
王世华’郭
张腾化’ 宋
appraisement 
伟’任红雷 刘京欣 
友 雷锦 3 
industry 、 \ 
影晌力 
p。int /1/ 
行业关联度 
真实度 
1.北京市公安局公安交通管理局;2北京航空航天大学,软件学院;3清华大学,周} 
培源应用数学研究中心 
本文介绍了北京市交管局在城市交通管理体系中建立交通指挥指数的工作。交通指挥|力劲集团指数的 
王世华(1973一)男,黑 
龙江牡丹江人,高级工程师, 
建立以大数据、云计算、移动互联等先进信息技术为支撑,以构建智能指挥科技体系、提升路面 
博士,研究方向智能交通系 
管控能力为目标,建立“态势感知智能化、决策研判数据化、指挥控制精准化”的勤务指挥工作 
统应用。 
机制,通过量化参数动态调整上勤方案级别,警力人数和岗位位置。 
交通指挥指数(TC 1)的研究与应用 
在目前的国际化大都市建设中,随着城市规模的扩大和 
机动车辆的急剧增加,城市交通问题面临越来越严峻的挑战, 
急需在交通管理领域开创思路,引进科学、定量的交通指挥 
管理体系。对复杂的城市交通管理,为了掌握交通运行态势, 
需要参考多方面的资源,例如视频监控、卡口、交通流量、 
交通事故、气象、交通事件检测等,需要指挥人员根据这些 
因素的综合情况实时给出指挥命令。同时,因为警务力量限 
制,需要科学的布置警力以适应复杂情况的变002123股票化。但是,目 
前以北京市为例,当前的交通指挥模式主要偏重经验,以定 
建立基础。 
为了更加全面的描述交通指挥涉及的各方面任务,交通 
指挥指数主要由交通拥堵指数、交通事故指数、交通应急指 
数三个指数构成。 
(1)交通拥堵指数(Traffic Performance Index(TPI)) 
交通拥堵指数又称交通运行指数,是根据道路通行情况 
设置的综合反映道路网畅通或拥堵的概念性指数值,简称交 
通指数。本文的交通拥堵指数采用高德导航所提供的交通延 
迟指数,即用户平均实际旅行时间与自由流状态下旅行时间 
的比值。每个区域每个时间段的TPI指数由该时间段区域内 
TPI指数的平均值给出。 
(2)交通事故指数(Traffic Accident Index(TAI)) 
交通事故是指车辆在道路上因过锚或者意外造成人身 
伤亡或者财产损失的事件。交通事故|雪莱特股票不仅是由不特定的人员 
违反交通管理法规造成的,也可由地震、台风、山洪、雷击 
等不可抗拒的自然灾害造成。从交通指挥的角度来理解,交 
通事故指数定义为当日事故数量与一段时间内平均事故数量 
(如某月、某年的平均每日事故数量)的比值 在实际操作 
过程中还需要考虑工作日和节假日的影响,区别对待。本文 
采用的交通事故指数主要来源于两部分,分别为通过手机 
APP(北京交警)获取的报告数据和通过1 22报警热线获 
性为主,缺乏定量决策支持。因此,如何结合当前信息时代 
的数据化、整体化、科学化等特点,依靠大数据、云计算、 
移动互联网等先进信息技术平台,构建智能指挥科技体系、 
提升路面管控能力,建立智能化、数据化、精准化的勤务指 
挥工作机制,是目前大都市交通指挥管理体系所面临的重大 
问题。 
为了实现传统警务模式向大数据背景下的现代化勤务模 
式的转型升级,应用最简单的描述方法来精准描述交东宝生物股票通的运 
行态势,本文提出交通指挥指数的概念。交通指挥指数的提 
出整合路况系统、执法系统、接处警系统等数据,通过科学 
的数学建模生成交通运行态势量化参数——交通指挥指数。 
交通指挥指数的提出通过健全“勤务”监测、评估、考核机制, 
实现指挥模式向数据化、机制化和规模化转变;通过量化参 
数动态调整上勤方案级别、警力人数和岗位位置,辅以交通 
疏导、违法整治、特勤任务等勤务指挥场景应用模型。 
取的报告数据,依次表示为TAl 1和TAI2。区域内每个时间 
段的数据是该时间段发生在该区域内的事故数量。 
(3)交通违法指数(Traffic Emergency Index(TEI)) 
交通违法是指车辆驾驶人、行人、乘车人以及与道路交 
交通指挥指数的主要内容 
交通指挥指数(Traffic Cemmand Index(TC1))是 
交管部门为了满足交通指挥的需要,综合反映交通指挥涉及 
的各方面任务,实现指挥模式向数据化、可视化、机制化和 
规模化转变的数字指标。交通指挥指数的提出综合了实时的 
通活动有关的单位和个人,违反了《中华人民共和国道路交 
通安全法》等相关的法律、法规以及相关交通管理规章的行 
为。交通违法是造成路面拥堵、交通事故的重要原因,分为 
现场违法(民警现场执法)和非现场违法(自动抓拍设备获取) 
两种。考虑到指数的实时性,本文主要采用现场违法来生成 
交通违法指数。例如西城区的当日交通违法指数定义为西城 
区当日交通违法数量与某一特定时段违法数量日平均值之间 
74 
交通信息,通过定量化方式为勤务指挥提供建议,通过量化 
参数为调整上勤方案级别、警力人数和岗位设置等提供建议, 
为将来走向科学化、智能化、自动化、信息化指挥管理体系 


31万一60万◎ 
的比值 区域内每个时间段的交通违法指数由该区域内在给 
定时间段内的交通违法数决定。 
交通指挥指数TCI由交通拥堵指数(TPI)、交通事故 
指数(TAI)、交通违法指光大量化核心基金数(TVf)的加权平均得出,表达 
式为: 
计算出向量w,和对应的第一主成分y= 、 后,令: 
= 
、 w (4) 
则第二主成分可以表示为Y =tw ,其中单位向量w!满 
.,w (1) 
其中 li=1.2,3,4)是各个指数的权重系数。根据交通指挥 
指数的取值范围可以把警力水平分为三级勤务模式,分别为 
TCI c1 TPI+c
2 
TAI+c3 TAI
十c



(5) 
对应的瑞利商的最大值问题由矩阵XI, 的第二大特征值 
对应的特征向量给出。 
三级勤务模式(普通勤务模式)、二级勤务模式(中级勤务 
模式)和一级勤务模式(高级勤务模式)。交通指挥指数分 
为三个层级:全局级、支队级、大队级。分别对应全北京市 
如此迭代,根据矩阵X X的特征值从大到小排列,对应 
的单位特征向量为 ,一 ,则对应的从第一到第,J主成分为: 
Y =Xw ( =1,,p) (6) 
的指挥指数、各支队的指挥指数、各大队的指挥指数。通过 
实时图形、数据的形式直观展现给现场指挥员,各级别指挥 
员根据指挥指数级别对应各级上勤方案,动态分配上勤人员 
和人数。 
通常地,在实际应用中,取前一或两个主成分已经可以 
很好的表示变量的主要信息。 
交通指挥指数的具体应用 
交通指挥指数TCI的主要目的是建立合理的配置上勤警 
力与交通拥堵TPI、交通违法TVl、交通事故TAI之间的相 
交通指挥指数的实时获取 
在实际应用中,交通指挥指数是勤务警力分配的重要参 
考指标,交通指挥指数与实时上勤警力存在着密切的相关 。 
足 
上勤警力随着交通拥堵、事故和违法进行动态调整,同时在 
关 函数。注意到TAl}旨数由2个数据组成,所以拥堵、事 
故和违法可视为四个维度的数据(TPI,_rvI,TAI,.TAI,)。首先采用 
PCA方法,对四维数据(TPI,TVI,TAI TAI )提取主成分,然后根 
据经验数据获取上勤警力与主成分的相关『生。 
为了得出警力水平与拥堵、事故和违法之间的线性 
数据关系,以一段时间内的交通拥堵、违法和事故指数 
膏=(TPI,TVI,TAI
TAI,)作为数据输入。这里的输入数据一般是包 
.,
交通高峰时段的交通状况也会随着警力的增加而得到改善, 
因此上勤警力与实时交通状况之间存在反馈调控过程。根据 
交通拥堵、事故和违法等实时数据对交通指挥指数进行实时 
计算和使用是科学决策的关键。本文通过主成分分析方法 
(Principal Component Analysis(PCA)),根据对历 
史数据的学习建立交通拥堵、事故和违法数据实时计算交通 
指挥指数的方法,并且将交通指挥指数和各级支队系统的警 
力情况相结合,实时给出上勤警力数据的建议。下面详细介 
绍交通指挥指数的实时计算公式和实现方案。 
m 
l1 
含多个时间段的采样数据,因此是一个高维数据,首先需要 
对输入数据进行PCA分析,提取出主成分变量。然而,因 
为每个指数的数据来源不一样,它{i3a,'3取值范围不同,为了 
避免数据范围不一致引起的偏差,我们首先需要对数据进行 
归一化预处理。 
主成分分析方法(PCA) 
主成分分析(PCA)是一种常用的统计方法,通过正交 
变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的 
变量,转换以后的这组变量叫主成分。通过PCA方法可以 
有效地从丰富的数据信息中获取最重要的元素和结构,去除 
数据的噪音和冗余,通过少量的主成分变量表示复杂的相关 
关系,将原来复杂的数据降维,提取多元事物的主要因素, 
揭示其本质特征。PCA方法操作简单,且没有参数限制,可 
为方便起见,下面分别以x,y,z,w表示TPI, 
TVI,TAl1和TAl2,因此 =(x,Y,z,w)。数据的归一化处理为: 
: y ,z’,w’): 
、 一x 
其中( 
x 
,上 ~, 
z z 
, 
W W 
一=
f…/1  
,:…w )和( J1'1 ,= Ⅵ一 )分别为历史同期的 
交通拥堵、违法和事故指数的最大值和最小值。然后对归~ 
化以后的数据X进行PCA分析,得到对应的主成分变量。 
以方便的应用于各个场合。近年来,PCA方法被广泛地运 
用于计算机领域,如数据降维、图像有损压缩、特征追踪等等。 
PCA分析方法的过程可以简单表示如下。考虑” 的数 
据矩阵Y=( x¨),包括,,个随机变量,每个变量有”次观测 
图一给出北京市朝阳区2016年12月各项指数归一化后的 
PCA分析结果散点图(两个主成分PCA1与PCA2)。根 
据分析结果可以看到第~主成分已经可以刻画数据间的主要 
变化 因此下面我们主要采用第一主成分进行分析。这里根 
的取值。这里假设通过适当的平移使得每个变量的观测值的 
均值为0,即 x =().( =I. )。设第一个主成分变量为 
Y =Ar、vi=二w x^ 
t (2) 
其中、、为一个单位向量,满足 =I。第一主成分变量满 
足方差最大,即选取单位向量w 蔫足: 
xTxw 一 
据北京市朝阳区2016年12月份交通情况数据得到的第~ 
主成分与各变量的关系为: 
PCAI=0.52x +0.21y +O.53z +O.63w f 8) 
其中(x’,y’,z ,w’)为上面所给出的归一化交通指数。 
根据北京市朝阳区2016年12月份的交通拥堵、违法 
和事故指数的PCA结果绘制第一、第二主成分的散点图, 
如图1所示,其中点的不同颜色对应于对应时刻的警力水平。 
为了得到上勤警力水平与第一主成分PCA1的依赖关 
系,我们首先根据历史上勤警力对相应时间段的PCA1的关 
系进行学习得到对应的依赖关系,然后把这个关系用于实时 
估计。 
75 
f 3) 
上述问题即求解瑞利商(Rayleigh quotient)的最大值 
问题,该问题的标准答案是取向量w 为对称矩阵 Y A的最大 
特征值的特征向量。 


◎31万一60万 中国科技信息201 7年第1 7期CHINA SCIENCE AND TECI-4NO{.OGY INFORMATION s(m 
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图4勤务与警力水平对应关系图 
图1北京市朝阳区2O16年12月份PCA结果 

……… … 
 
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图2朝阳区201 6年1 2月份上勤警力水平与 
PCA1关系的散点图。 
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图5北京市交管局交通指挥指数实时实现流程图 
PEA1 
图3朝阳区2016年12月份上勤警力水平与PCA1按照 
—_■鞴 缸■I●囊 
周的时间长度进行滑移窗口平均交通的散点图 

注:这里的系数a=0.8,b=0.15。 
图6北京市交管局大队级交通指挥指数示例 
以一个星期的时间长度进行滑移窗口平均,所得结果如图3161607 
所示。通过对散点图进行线性拟合,得到关系: 
上勤警力指标--a PCA1+b. 
其中系数a表示斜率,b表示基准警力水平。 
(10) 
这里的上勤警力水平是指每个支队或者大队在给定时间 
段的出警人数,可以通过各级指挥中心获取。因为每个支队或 
者大队的总警力水平各不相同,首先需要对上勤警力水平做归 
化处理,即定义为上勤警力人数占总警力人数的比例,即: 
G.(f) (9) 
根据公式(8)和(10),可以得到上勤警力指标与交 
通拥堵、违章、事故指数的关系 这个关系给出了我们北京 
市朝阳区的交通指挥指数TCI: 
TcI(t)=0.29x (c)+0.12y’(c)+O.30z (£]+0.33z (c)+O.12(1 1) 
这里( ’(f),y’( :.【,)'w (『)1表示时间t的归一化的交通拥堵、 
其中G(,)为时间t的上勤警力人数, 为最大可上勤人 
数。图2给出了北京市朝阳区2016年12月份归一化的上 
勤警力水平对PCA1的依赖关系的散点图,每个点代表每个 
时间段的数据,每个a-,j-f ̄区间长度为1O分{中,警力水平为 
O代表数据缺失。 
由图2可以看到上勤警力水平随PCA1呈上升趋势, 
并且当PCA1>0.6时上升趋势趋于平缓。为了降低采样时 
间区间太短引起的数据噪声,我们对上勤警力水平和PCA1 
76 
交通违章、APP报警交通事故、1 22报警交通事故指数。 
从上述表达式也可以看出,交通事故对指挥指数影响最大, 
拥堵次之,违法对指挥指数影响最小,与实际情况吻合较好。 
图4是根据201 6年实际警力数据和指挥指数,通过机 
(下转第79页) 


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