基于云计算的智慧城市管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智能城市管理方法技术领域，具体为基于云计算的智慧城市管理方法及系统，包括以下步骤：数据收集和预处理，边缘计算和初步数据处理，数据传输到云端，云端数据分析和建模，决策预演和优化，决策执行和结果分析，多云服务整合和管理。本发明专利技术中，智慧城市通过AI设备自我学习和优化，动态调整收集策略，确保数据更全面和代表性，数据预处理工具和算法加速数据准备，边缘计算降低传输延迟，机器学习和AI分析提供深度洞察，并构建数据模型，预演技术辅助决策者找出最佳方案，实施过程中不断收集数据、监测决策效果，并根据实际情况调整，多云服务，有效整合不同云服务的优势，建立高效、可靠和灵活的城市管理服务体系。可靠和灵活的城市管理服务体系。可靠和灵活的城市管理服务体系。

【技术实现步骤摘要】
基于云计算的智慧城市管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能城市管理方法
，尤其涉及基于云计算的智慧城市管理方法及系统。

技术介绍

[0002]智能城市管理方法，是一种利用信息技术和智能化手段对城市进行管理和运营的方法，包括数据收集和分析、智能交通管理、节能环保管理、公共安全和紧急响应、电子政务和市民参与以及数据安全和隐私保护手段，旨在提升城市的效率、可持续性和居民生活质量，通过对城市基础设施和公共服务的智能化改造和管理，实现城市资源的最优配置和利用。
[0003]在智能城市管理方法的实际使用中，数据收集和预处理的局限性包括依赖人工设定参数和规则、处理复杂多变的数据源困难，可能限制数据收集范围和质量，以及降低预处理效率和效果。此外，传统方法过于依赖中心化的云计算资源，可能导致数据传输延迟和数据中心负担。决策制定可能依赖人为经验和判断，缺乏精确性和科学性，而缺乏实时反馈机制则不能及时优化决策。单一云环境的限制可能导致资源调度和负载均衡方面的问题，云服务的弹性和可用性受到限制。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于云计算的智慧城市管理方法及系统。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于云计算的智慧城市管理方法，包括以下步骤：数据收集和预处理；边缘计算和初步数据处理；数据传输到云端；云端数据分析和建模；决策预演和优化；决策执行和结果分析；多云服务整合和管理。
[0006]作为本专利技术的进一步方案，所述数据收集和预处理的步骤具体为：数据收集流程；数据预处理流程；所述数据收集流程的步骤具体为：物联网设备通过深度学习算法进行自我优化，动态地调整数据收集的参数和策略；使用神经网络算法对多个传感器设备的数据进行联合，将不同种类和维度的数据
进行融合，通过神经网络模型的架构设计和训练实现融合效果；决策树算法将收集到的数据进行初步分类，根据数据的特征进行决策；所述数据预处理流程的步骤具体为：使用数据库查询语言SQL工具对数据进行筛选和清洗，排除异常值、重复值和缺失值；使用Python中的Pandas库，对数据进行格式转换，使其适合后续的分析和建模；采用Z
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score标准化方法，将数据转化到一个指定的范围，消除不同特征之间的量纲影响，提高模型的精度和稳定性；应用主成分分析PCA技术对数据进行降维，减少特征维度并保留最重要的信息。
[0007]作为本专利技术的进一步方案，所述边缘计算和初步数据处理的步骤具体为：在边缘计算设备上设置适当的运行环境和框架，包括Python环境、NumPy、SciPy库；实时数据处理；基于实时数据处理结果，实施规则和决策，异常检测的结果触发报警；所述实时数据处理采用快速傅里叶变换，具体为，将数据分解为频域信号，通过计算傅里叶变换，获得信号在不同频率上的分量，提取频域特征，分析信号的频谱特征，识别周期性模式或频率异常，执行频谱分析、信号压缩、滤波操作。
[0008]作为本专利技术的进一步方案，所述数据传输到云端的步骤具体为：在数据传输之前，使用对称加密算法对数据进行加密以提高数据的保护级别；选择HTTPS安全传输协议传输数据，配置服务器端的数字证书；在服务器上启用TLS/SSL配置，配置TLS/SSL加密套件来协商安全连接，并选择加密算法和密钥长度；使用HTTPS安全传输协议进行数据传输；在云端服务器上接收传输的数据，对数据进行解密，还原为原始数据，将原始数据存储至云端服务器的存储系统。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，所述云端数据分析和建模的步骤具体为：大数据处理；K
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means数据聚类；预测模型建立；模型部署和使用；所述大数据处理具体为，将数据进行分片并分发到云端的计算节点上，使用MapReduce编程模型，编写映射、排序、规约的操作代码来处理大规模数据，应用包括计数、汇总、过滤的MapReduce算法和函数，实现数据处理；所述K
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means数据聚类具体为，对准备好的数据应用K
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means聚类算法，确定聚类的数量K，并初始化聚类的质心，对数据进行迭代聚类计算，将数据点分配给最接近的质心，更新质心位置，质心的变化小于阈值或达到最大迭代次数后，完成聚类；所述预测模型建立具体为，根据业务需求和问题定义逻辑回归预测模型，将数据划分为训练集和验证集，使用训练集对模型进行训练，调整参数和权重，使用验证集对模型进行评估和调优，选择最佳模型；
所述模型部署和使用具体为，部署训练好的模型到云端的计算环境，进行实时的预测和推断，开发应用程序或接口，通过API方式使用模型的预测功能。
[0010]作为本专利技术的进一步方案，所述决策预演和优化的步骤具体为：定义决策变量、约束条件和决策目标；采集历史数据、市场趋势、资源约束信息；使用蒙特卡洛模拟方法对不同的决策方案进行预演；随机生成代表不同决策变量取值的样本或参数，并根据问题的模型或规则进行模拟和模型运行；多次循环上一步，并综合结果项，得出对决策方案潜在结果的统计估计；分析蒙特卡洛模拟的结果，得出每种决策方案的预期效果和风险，基于包括期望值、方差、风险值的评估指标，衡量决策方案的优劣；定义决策变量的编码和适应度函数，量化决策方案的性能，设置遗传算法的种群大小、交叉、变异概率参数；对初始种群进行包括选择、交叉、变异的遗传操作，生成下一代个体，通过遗传算法的迭代过程，逐渐优化决策方案的适应度，确立最佳决策方案。
[0011]作为本专利技术的进一步方案，所述决策执行和结果分析的步骤具体为：根据决策方案，执行决策；实时监测关键指标和数据，以跟踪决策执行的效果和结果；对执行结果进行实时分析和评估，比较实际结果与预期结果，分析差异和影响因素；根据分析结果提供相应的反馈和调整，优化决策和决策执行过程，使用反向传播算法，根据误差来对预测模型进行更新和调整。
[0012]作为本专利技术的进一步方案，所述多云服务整合和管理的步骤具体为：确定需要整合的多个云平台或云服务提供商，并获取访问和管理这些云平台的凭据和身份验证信息；将要整合和管理的云服务以容器化的形式进行封装，使用Docker容器技术创建Docker镜像，针对每个云服务创建相应的Dockerfile，定义镜像的构建规则和依赖项；使用Kubernetes容器编排工具进行多云服务的部署和管理，创建Kubernetes集群，并配置相关的场景，包括Pod、Deployment、Service场景；编写Terraform配置文件，描述目标云平台的基础设施资源，运行Terraform命令，以自动化的方式创建和配置多云环境的基础设施；云服务集成和管控；所述云服务集成和管控的步骤具体为：在容器编排工具中注册多云环境的信息，将各个云服务的容器镜像部署到对应节点上；使用容器编排工具的服务发现和负载均衡功能，实现多云服务之间的通信和负载均衡；配置监控和日志记录工具，以实时监测和管理多云环境中的云服务性能和状态。
[0013]基于云计算的智慧城市管理系统包括收集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于云计算的智慧城市管理方法，其特征在于，包括以下步骤：数据收集和预处理；边缘计算和初步数据处理；数据传输到云端；云端数据分析和建模；决策预演和优化；决策执行和结果分析；多云服务整合和管理。2.根据权利要求1所述的基于云计算的智慧城市管理方法，其特征在于，所述数据收集和预处理的步骤具体为：数据收集流程；数据预处理流程；所述数据收集流程的步骤具体为：物联网设备通过深度学习算法进行自我优化，动态地调整数据收集的参数和策略；使用神经网络算法对多个传感器设备的数据进行联合，将不同种类和维度的数据进行融合，通过神经网络模型的架构设计和训练实现融合效果；决策树算法将收集到的数据进行初步分类，根据数据的特征进行决策；所述数据预处理流程的步骤具体为：使用数据库查询语言SQL工具对数据进行筛选和清洗，排除异常值、重复值和缺失值；使用Python中的Pandas库，对数据进行格式转换，使其适合后续的分析和建模；采用Z
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score标准化方法，将数据转化到一个指定的范围，消除不同特征之间的量纲影响，提高模型的精度和稳定性；应用主成分分析PCA技术对数据进行降维，减少特征维度并保留最重要的信息。3.根据权利要求1所述的基于云计算的智慧城市管理方法，其特征在于，所述边缘计算和初步数据处理的步骤具体为：在边缘计算设备上设置适当的运行环境和框架，包括Python环境、NumPy、SciPy库；实时数据处理；基于实时数据处理结果，实施规则和决策，异常检测的结果触发报警；所述实时数据处理采用快速傅里叶变换，具体为，将数据分解为频域信号，通过计算傅里叶变换，获得信号在不同频率上的分量，提取频域特征，分析信号的频谱特征，识别周期性模式或频率异常，执行频谱分析、信号压缩、滤波操作。4.根据权利要求1所述的基于云计算的智慧城市管理方法，其特征在于，所述数据传输到云端的步骤具体为：在数据传输之前，使用对称加密算法对数据进行加密以提高数据的保护级别；选择HTTPS安全传输协议传输数据，配置服务器端的数字证书；在服务器上启用TLS/SSL配置，配置TLS/SSL加密套件来协商安全连接，并选择加密算法和密钥长度；使用HTTPS安全传输协议进行数据传输；在云端服务器上接收传输的数据，对数据进行解密，还原为原始数据，将原始数据存储
至云端服务器的存储系统。5.根据权利要求1所述的基于云计算的智慧城市管理方法，其特征在于，所述云端数据分析和建模的步骤具体为：大数据处理；K
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means数据聚类；预测模型建立；模型部署和使用；所述大数据处理具体为，将数据进行分片并分发到云端的计算节点上，使用MapReduce编程模型，编写映射、排序、规约的操作代码来处理大规模数据，应用包括计数、汇总、过滤的MapReduce算法和函数，实现数据处理；所述K
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means数据聚类具体为，对准备好的数据应用K
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means聚类算法，确定聚类的数量K，并初始化聚类的质心，对数据进行迭代聚类计算，将数据点分配给最接近的质心，更新质心位置，质心的变化小于阈值或达到最大迭代次数后，完成聚类；所述预测模型建立具体为，根据业务需求和问题定义逻辑回归预测模型，将数据划分为训练集和验证集，使用训练集对模型进行训练，调整参数和权重，使用验证集对模型进行评估和调优，选择最佳模型；所述模型部署和使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彦能，乔明明，赵鲁闽，何超，朱恒力，
申请(专利权)人：广东创能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：