一种用于智能交通类企业数字化转型的方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种用于智能交通类企业数字化转型的方法及系统，包括：基于智能交通类企业业务数据进行提取和数字化映射，获取数字化转型在综合评价维度下的指标数据；所述指标数据表示智能交通类企业业务数据中逻辑文字信息；对指标数据进行识别处理，得到综合评价维度下的数字化转型能力指数；将能力指数与预设数据库中的指标进行比对，得到与之对应类型的第一指标，将第一指标输入线性模型输出对应的转型方案；根据所述转型方案，确定转型决策信息；根据指标数据相似度对指标数据进行划分迭代，形成聚类，得到综合评价维度下的数字化转型能力指数，收敛速度快，准确性大大提高。准确性大大提高。准确性大大提高。

【技术实现步骤摘要】
一种用于智能交通类企业数字化转型的方法及系统


[0001]本专利技术涉及企业数字化转型
，尤其涉及一种用于智能交通类企业数字化转型的方法及系统。

技术介绍

[0002]为了迎合市场的发展和与时俱进，对企业进行数字化转型是不少企业做出的对应性选择，企业数字化转型是指企业利用新一代数字技术，将某个生产经营环节乃至整个业务流程的物理信息链接起来，形成有价值的数字资产，通过计算反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程；而企业数字化转型是一个从初始状态开始到最终状态完成，不断优化资源以实现企业转型升级的动态过程；因此，构建便利的度量工具，对企业进行数字化能力评估和分析，是促进数字化转型的重要手段；
[0003]现有技术CN112734182A提供了一种实体数字化转型能力评估方法和装置，包括：获取待评估实体对应的关注点的能力完备性，以及对应的多维度价值的指标值；基于实体数字化基础设施和经营运营能力成熟度模型，以及获取的所述能力完备性和指标值确定所述待评估实体对应的实体类别；根据确定的实体类别确定所述待评估实体对应的实体数字化转型能力；其中，所述实体数字化基础设施和经营运营能力成熟度模型用于根据输入的关注点的能力完备性确定能力成熟度，对实体能力成熟度与实体类别要求的能力成熟度，以及所述多维度价值的指标值与实体类别要求的价值指标值进行匹配，确定所述待评估实体对应的实体类别；
[0004]存在以下问题：
[0005](1)识别准确度不高，采用多维度价值的指标值与实体类别要求的价值指标值进行匹配，评价过程受主观影响较大，难以客观地反映多维度价值的指标值与实体类别要求的价值指标值的准确规律；
[0006](2)缺少有效化审核，获取到的能力完备性和指标值不确定是否符合确定待评估实体对应的实体类别。

技术实现思路

[0007]为了解决上述问题，本专利技术提出一种用于智能交通类企业数字化转型的方法及系统，以更加确切地解决上述所述的问题。
[0008]本专利技术通过以下技术方案实现的：
[0009]本专利技术提出一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，包括：
[0010]S1：基于智能交通类企业业务数据进行提取和数字化映射，获取数字化转型在综合评价维度下的指标数据；所述指标数据表示智能交通类企业业务数据中逻辑文字信息；
[0011]S2：对指标数据进行识别处理，得到综合评价维度下的数字化转型能力指数；
[0012]S3：将能力指数与预设数据库中的指标进行比对，得到与之对应类型的第一指标，将第一指标输入线性模型输出对应的转型方案；
[0013]S4：根据所述转型方案，确定转型决策信息。
[0014]进一步的，所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，所述基于智能交通类企业业务数据进行提取和数字化映射的步骤前，包括：
[0015]对所述智能交通类企业业务数据进行审核，以时间因子作为权重值，构建贝叶斯审核模型，并根据所述贝叶斯审核模型对智能交通类企业业务数据进行审核，时间因子公式可用下式表示：其中x表示审核后接收的日期，并输出审核通过的信息和拦截审核未通过的信息，在预定时间内，删除审核后的信息中超过规定时间的部分，得到规定审核后的信息，构建更新后的贝叶斯审核模型，贝叶斯审核模型还包括对待审信息进行分词、删除，根据公式：
[0016][0017]其中MI表示待审信息，thrd表示第一阈值，若Y(MI)＝1，则将待审信息划分为审核通过的信息，若Y(MI)＝0，则将待审信息划分为不通过的信息。
[0018]进一步的，所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，对指标数据进行识别处理的步骤中，包括：
[0019]选取若干个加权聚集系数和加权度高的指标数据节点作为聚类的初始中心；首先计算指标数据之间相似度；基于相似度建立加权复杂网络；以指标数据为节点,相似度作为数据之间连边的权值,表示数据之间的连接强度,然后将权值小于阈值β的弱连接边删去；计算各个指标数据节点的加权复杂网络综合特征值；首先计算各个指标数据节点的加权度WD1，加权聚集系数WC1，然后计算得到节点的加权网络综合特征值WCF1，其中WCF1可通过下式表示：
[0020][0021]其中，α表示可调节参数，0＜α＜1，N表示网络节点个数；对节点的加权网络综合特征值WCF1进行排序，形成由大到小的队列，从队列中依次选取K个加权网络综合特征值，且与已被选作初始聚类中心的节点之间没有连边的节点作为初始聚类中心；
[0022]基于划分的方法对指标数据进行聚类，以所选的K个节点作为初始聚类中心，采用K
‑
means算法，根据指标数据相似度对指标数据进行划分迭代，形成聚类，得到综合评价维度下的数字化转型能力指数。
[0023]进一步的，所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，所述将第一指标输入线性模型输出对应的转型方案的步骤中，包括：
[0024]将第一指标导入线性模型中，建立第一线性模型，将所述能力指数进行编码化得到量化数据，将能力指数向量映射至第一线性模型，以建立第二线性模型，由所述第二线性模型输出对应的转型方案，包括：
[0025]将所述能力指数向量映射至第一线性模型得到含有转型方案的第二线性模型，可用下式表示：
[0026][0027]其中S
t+k
表示转型方案信息，表示能力指数向量，z
t+k
表示转型方案集合，W
k
表示权值系数矩阵。
[0028]进一步的，所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，所述将所述能力指数进行编码化得到量化数据的步骤中，包括：归集能力指数，形成向量集合转换所述向量集合即包括分解和重构，其中分解公式：
[0029][0030]重构公式：
[0031][0032]其中f表示待分解/重构对象，φ
jk
表示量化f的符号，j视为量化后的能力指数长度，k视为预设长度，表示二等分逐层分解法针对于能力指数长度进行第一次二等分分隔，表示第二次或多次二分隔的计算公式，φ
j
‑
1，k
针对能力指数长度匹配预设长度k，p
k
‑
2j
表示P
k
为量化后的能力指数长度j中的数据，φ
j
‑
1,j
针对能力指数与预设长度进行匹配此步用于查验是否进行数据丢失；
[0033]进行向量集合的分解与重构后，得到能力指数向量将能力指数向量导入第一线性模型，以建立第二线性模型。
[0034]进一步的，所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，所述由所述第二线性模型输出对应的转型方案之前还包括能力指数集合，所述转型方案集合是通过第一线性模型输出，将能力指数集合与转型方案集合进行比对，若判断是符合的，则调取与其匹配转型方案，若判断是不符合的，则对所述能力指数进行重新建模。
[0035]进一步的，所述的一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，其特征在于，包括：S1：基于智能交通类企业业务数据进行提取和数字化映射，获取数字化转型在综合评价维度下的指标数据；所述指标数据表示智能交通类企业业务数据中逻辑文字信息；S2：对指标数据进行识别处理，得到综合评价维度下的数字化转型能力指数；S3：将能力指数与预设数据库中的指标进行比对，得到与之对应类型的第一指标，将第一指标输入线性模型输出对应的转型方案；S4：根据所述转型方案，确定转型决策信息。2.根据权利要求1所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，其特征在于，所述基于智能交通类企业业务数据进行提取和数字化映射的步骤前，包括：对所述智能交通类企业业务数据进行审核，以时间因子作为权重值，构建贝叶斯审核模型，并根据所述贝叶斯审核模型对智能交通类企业业务数据进行审核，时间因子公式可用下式表示：其中x表示审核后接收的日期，并输出审核通过的信息和拦截审核未通过的信息，在预定时间内，删除审核后的信息中超过规定时间的部分，得到规定审核后的信息，构建更新后的贝叶斯审核模型，贝叶斯审核模型还包括对待审信息进行分词和删除，根据公式：其中MI表示待审信息，thrd表示第一阈值，若Y(MI)＝1，则将待审信息划分为审核通过的信息，若Y(MI)＝0，则将待审信息划分为不通过的信息。3.根据权利要求1所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，其特征在于，对指标数据进行识别处理的步骤中，包括：选取若干个加权聚集系数和加权度高的指标数据节点作为聚类的初始中心，计算指标数据之间相似度；基于相似度建立加权复杂网络；以指标数据为节点,相似度作为数据之间连边的权值,表示数据之间的连接强度,然后将权值小于阈值β的弱连接边删去；计算各个指标数据节点的加权复杂网络综合特征值，计算各个指标数据节点的加权度WD1，加权聚集系数WC1，然后计算得到节点的加权网络综合特征值WCF1，其中WCF1可通过下式表示：其中，α表示可调节参数，0＜α＜1，N表示网络节点个数；对节点的加权网络综合特征值WCF1进行排序，形成由大到小的队列，从队列中依次选取K个加权网络综合特征值，且与已被选作初始聚类中心的节点之间没有连边的节点作为初始聚类中心；基于划分的方法对指标数据进行聚类，以所选的K个节点作为初始聚类中心，采用K
‑
means算法，根据指标数据相似度对指标数据进行划分迭代，形成聚类，得到综合评价维度下的数字化转型能力指数。4.根据权利要求1所述的一种用于智能交通类企业数字化转型的方法，其特征在于，所述将第一指标输入线性模型输出对应的转型方案的步骤中，包括：将第一指标导入线性模型中，建立第一线性模型，将所述能力指数进行编码化得到量
化数据，将能力指数向量映射至第一线性模型，以建立第二线性模型，由所述第二线性模型输出对应的转型方案，包括：将所述能力指数向量映射至第一线性模型得到含有转型方案的第二线性模型，可用下式表示：其中S
t+...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢广志，张国兴，王金伟，
申请(专利权)人：广州擎云计算机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：