CN117436677B - 基层网格管理方法及系统 - Google Patents

基层网格管理方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117436677B
CN117436677B CN202311764160.9A CN202311764160A CN117436677B CN 117436677 B CN117436677 B CN 117436677B CN 202311764160 A CN202311764160 A CN 202311764160A CN 117436677 B CN117436677 B CN 117436677B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
grid
grade
influence
risk threshold
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311764160.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117436677A (zh
Inventor
郭跃龙
梁建波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujian Jieyun Software Co ltd
Original Assignee
Fujian Jieyun Software Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujian Jieyun Software Co ltd filed Critical Fujian Jieyun Software Co ltd
Priority to CN202311764160.9A priority Critical patent/CN117436677B/zh
Publication of CN117436677A publication Critical patent/CN117436677A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117436677B publication Critical patent/CN117436677B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及网格管理技术领域，特别涉及基层网格管理方法及系统，其中基层网格管理方法包括：获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域；根据网格区域对应调配网格员进行数据采集；将采集到的数据放入分析数据中心进行数据分析，得到数据的风险阈值K；在数据分析的过程中，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响，确定其风险阈值K；根据数据的风险阈值K的大小对应传输至相关部门进行问题解决；本发明根据风险阈值K来分配到相关部门进行问题解决，提高工作效率，优化资源配置。基于同一发明构思还提出了基层网格管理系统。

Description

基层网格管理方法及系统
技术领域
本发明涉及网格管理技术领域，特别涉及基层网格管理方法及系统。
背景技术
社区基层网格化管理(以下简称基层网格管理)是近年来城市管理的一种新方法，它将一个区域划分为多个小网格，并在每个网格内部设立专门负责该网格的工作人员。这样可以使得社区的管理更加精细和有序，同时也能提高服务的效率和满意度。近年来，网格化管理成为加强基层治理的重要内容，“小网格”成为基层治理的“神经末梢”，网格员作为“网格家长”，履行了精细化管理，组团式服务的重要职能，践行着为了群众、依靠群众、深入群众的服务内容，把尊重民意、改善民生体现到基层治理之中，体现在基层治理中服务基层、服务群众的担当作为，但是依旧存在以下问题：
1、审核效率问题：所有任务反馈信息都需要网格员进行审核，如果任务数量大或反馈信息复杂，可能导致审核过程耗时长，效率低下；
2、人力资源分配不均：由于地理位置、人口密度等因素的影响，有些网格的工作量可能会远大于其他网格，导致网格员难以应对；
3、缺乏自动化处理：该方法和装置在处理任务反馈信息、计算任务完成量等方面可能缺乏自动化处理机制，这可能增加了管理的复杂性和工作量。
为此，提出基层网格管理方法及系统。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供基层网格管理方法及系统，以提高基层网格管理的工作效率，优化资源配置。
本发明采用的基层网格管理方法，包括如下步骤：
S1：获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域；
S2：根据网格区域对应调配网格员进行数据采集；
S3：将采集到的数据放入分析数据中心进行数据分析，得到数据的风险阈值K；
在数据分析的过程中：以收集的数据为中心，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响：
B(w)＝log(Y|w)-log(Y|w0)；
式中，w是收集的数据，w0是与w数据相关的其他数据；B(w)是比较w和w0的Bayes因子的对数，度量相对于w对w0的影响量；Y是一个给定的条件；
确定其风险阈值K：
B(wi)是度量第i个数据wi对其他数据w0的影响量，n是数据wi的总数；
S4：根据数据的风险阈值K大小对应传输至相关部门进行问题解决。
进一步的，在所述获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域的步骤中包括：
基于多维要素对社区进行网格划分；
获取社区中居住单元信息，居住单元信息包括居住户数、居住楼高和各居住楼的位置关系；
获取路径信息，包括步行路径网和车辆路径网；
将所述居住单元信息和路径信息转换为三维几何空间信息，根据网格员的工作效率划分网格。
进一步的，在数据分析的过程中还需要考虑时间序列对所述数据中心的影响：
B(w)t＝log∫tp(Y|w)×dYt-log∫tp(Y|w0)×dYt；
在时间序列t下，数据w变化带来对其他数据w0的影响也改变，Yt是在时间序列t后的改变的给定条件，∫tp表示在时间序列t下进行实现均值定义，d是时间序列t下变化大小的距离。
进一步的，根据风险阈值K的大小划分风险等级，风险等级分为I级、II级、III级、以及IV级，I级对应的分值范围K大于等于8；II级对应的分值范围K大于等于5.5，且小于8；III级对应的分值范围K大于等于4，且小于5.5；IV级对应的分值范围K大于等于1，且小于4。
还提供一种基层网格管理系统，包括：
划分单元：获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域；
调配单元：根据网格区域对应调配网格员进行数据采集；
分析单元：将采集到的数据放入分析数据中心进行数据分析，得到数据的风险阈值K；
在数据分析的过程中：以收集的数据为中心，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响：
B(w)＝log(Y|w)-log(Y|w0)；
式中，w是收集的数据，w0是与w数据相关的其他数据；B(w)是比较w和w0的Bayes因子的对数，度量相对于w对w0的影响量；Y是一个给定的条件；
确定其风险阈值K：
B(wi)是度量第i个数据wi对其他数据w0的影响量，n是数据wi的总数；
传输单元：根据数据的风险阈值K的大小对应传输至相关部门进行问题解决。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
精确管理：通过对社区进行网格化划分，能够实现精细化、精确化的管理，提高工作效率；
实时监控：数据采集和分析可以实现对社区状况的实时监控，及时发现并解决问题；
合理分配资源：通过对工作量的评估，可以确保每个网格的工作负担都在可控范围内，从而避免资源的浪费或者不足；
优化资源配置：根据问题的严重程度和紧急程度，合理调配网格员及其他资源，实现最优的工作效果；
提升公众满意度：及时有效地解决社区问题，能够提升公众对社区管理工作的满意度，提升社区环境和居民生活质量。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一的基层网格管理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种基层网格管理方法，包括如下步骤：
S1：获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域；此步骤中原始数据为包括社区信息，根据已有的社区信息(例如房屋数量、房屋布局等)，通过计算机程序或人工操作，将社区划分为若干个网格；其可以采用划分人口密度、设施数量、占地面积大小等划分规则进行划分。
S2：根据网格区域对应调配网格员进行数据采集；在此步骤中，会根据上述的划分规则通过工作量来派特定的网格员到各自的网格区域进行数据采集等网格员的业务范围内的工作。
S3：以收集的数据为中心，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响：
B(w)＝log(Y|w)-log(Y|w0)；
式中，w是收集的数据，w0是与w数据相关的其他数据；B(w)是比较w和w0的Bayes因子的对数，度量相对于w对w0的影响量；Y是一个给定的条件；
确定其风险阈值K：
B(wi)是度量第i个数据wi对其他数据w0的影响量，n是数据wi的总数；
此步骤是将采集到的数据输入到数据中心进行分析；数据分析可能涉及统计分析、模式识别、预测等过程，最终得出一系列结果，包括每个网格的风险阈值K；风险阈值K是一种衡量指标，用于表示网格内可能存在的问题或风险的严重程度。
S4：根据数据的风险阈值K大小对应传输至相关部门进行问题解决。比如，如果一个网格的风险阈值K超过了某个预设值，这个信息就会被传递给负责社区安全或者维修的部门，由他们采取相应的行动来解决或减轻这些风险。
进一步的，不同的网格员由于工作职责的不同，其工作量也不同，具体的：
在社区网格中，网格员承担六大员”的角色：信息采集员、政策宣传员、社情民意联络员、矛盾纠纷调解员、社会事务管理员、网格居民服务员；
信息采集员：定期走访，对网格内人、事、地、物、情等基础信息进行全面采集；
社情民意联络员：定期巡查走访，及时了解网格内社情民意；
矛盾纠纷调解员：排查、化解网格内各类矛盾纠纷，配合有关部门开展调处工作；
社会事务管理员：对网格内的各类安全隐患开展常态排查；
网格居民服务员：精准掌握居民群众需求，定向提供针对性服务；
政策宣传员：向居民宣传政策、法律法规等。
因此，对于网格的划分可以按照网格员的工作量来决定；在一个实施例中，在所述获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域的步骤中包括：
基于多维要素对社区进行网格划分；
获取社区中居住单元信息，居住单元信息包括居住户数、居住楼高和各居住楼的位置关系；
获取路径信息，包括步行路径网和车辆路径网；
将所述居住单元信息和路径信息转换为三维几何空间信息，根据网格员的工作效率划分网格。
在本实施例中，基于多维要素对社区进行网格划分，这些要素可能包括但不限于社区的地理位置、人口密度、交通状况等，然后，收集社区中居住单元的信息，如居住户数、居住楼高以及各居住楼的位置关系，同时也需要获取路径信息，包括步行路径网和车辆路径网，这些信息会转换为三维几何空间信息，使得更好地理解社区的实际情况，并根据不同的情况进行网格的划分；使得网格工作人员的工作量达到平均水平，防止不同网格的工作人员工作量不同；例如：信息采集员：对网格内人员基础信息进行全面采集时：需要对网格中各居住单元的人员信息进行采集，采集员在上门采集数据的过程中需要对每一户居民进行数据采集，在此过程中产生的路径和工作强度作为指定该网格的标准；又或者，社会事务管理员：对网格内的各类安全隐患开展常态排查，对网格中的公共设施或单元楼中的消防设备进行数据采集并登记其安全隐患，其所经历的路径和采集所需的时间与信息采集员是不同的，自然可以根据其工作的路途路径划分不同的网格。
在具体实施时：假设有一个社区，这个社区有50栋楼，每栋楼平均有10户人家。因此，总共有500户人家。如果每个网格员一天可以处理50户人家的工作量，那么就需要至少10个网格员来管理这个社区；将社区划分为10个网格，每个网格包含5栋楼，也就是50户人家。需要确保每个网格的形状和大小都能让网格员在一天内完成工作，考虑到他们需要在楼之间移动，以及可能需要在楼层之间上下移动；还要考虑到步行速度，如果网格员步行速度为每分钟60米，那么他们一小时能走3600米。如果假设网格员一天工作8小时，其中2小时用于行走，那么他们一天最多可以行走7200米。这意味着划分的每个网格的直径不能超过7200米，否则网格员可能无法在一天内完成他们的任务；另外，如果某个网格的楼宇数量或者户数特别多，可能需要调整网格划分或者增加网格员；例如，如果一个网格有6栋楼，而其他网格只有4栋楼，可能需要重新划分网格，或者为这个网格分配两个网格员。
在一个实施例中，在数据分析的过程中：以收集的数据为中心，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响，在数据分析的过程中还需要考虑时间序列对所述数据中心的影响：
B(w)t＝log∫tp(Y|w)×dYt-log∫tp(Y|w0)×dYt；
在时间序列t下，数据w变化带来对其他数据w0的影响也改变，Yt是在时间序列t后的改变的给定条件，∫tp表示在时间序列t下进行实现均值定义，d是时间序列t下变化大小的距离。
例如，在具体实施例中，收集到了一条原始数据：在网格A中，一交通指示牌w出现了问题。这个问题可能是指示牌倒塌、破损或者标志模糊等；其次，在数据分析过程中，需要考虑这个问题对其他相关数据w0的影响，例如，由于该指示牌的问题，可能会导致车辆不能正常行驶，从而影响交通流量、交通安全等因素。这里的Bayes因子的对数可能用来衡量这个问题对交通的实际影响程度，如果影响很大，那么对应的Bayes因子就会增加，同时，还需要考虑时间序列的影响，例如，指示牌故障的时间越久，那交通拥挤程度会随着时间越来越拥挤，其发生交通事故或其他安全问题的可能性就越大，则风险会随着时间的增加而增加；最后，将以上所有信息综合起来，确定其风险阈值K，如果这个问题严重影响了交通流量和交通安全，那么它的风险阈值K就会很高，反之，如果影响相对较小，那么风险阈值K就会相对较低；一旦风险阈值K超过某个预设值，就需要将这个问题报告给相关部门，比如交通管理部门，让他们及时处理并解决这个问题，从而保证社区的交通安全和顺畅。
再例如，收集到了一条原始数据：在网格C中，一段路面出现了缺陷。这个问题可能是路面有小范围的坑洼或者裂缝；然后，在数据分析过程中，需要考虑这个问题对其他相关数据的影响；例如，由于路面的问题，可能会导致行人走路不便，或者车辆行驶时轻微颠簸，因为影响量不大，所以其对应的Bayes因子的对数可能相对较小，表明其对社区活动的实际影响程度并不大；同时，还需要考虑时间序列的影响；例如，在雨天，由于路面湿滑，这个小范围的坑洼或裂缝可能对行人和车辆的安全产生更大的影响。可以记录在不同时间点，这个问题对社区活动的影响变化，并根据实际情况进行调整；最后，将以上所有信息综合起来，确定其风险阈值K。由于这个问题对社区的影响并不大，那么它的风险阈值K就会相对较低；即使风险阈值K没有超过预设值，也可以将这个问题报告给相关部门，比如市政维护部门，让他们在条件允许的情况下修复这个问题，从而确保社区的路面状况。
进一步的，如下表1所示：根据风险阈值K的大小划分风险等级，风险等级分为I级、II级、III级、以及IV级，I级对应的分值范围K大于等于8；II级对应的分值范围K大于等于5.5，且小于8；III级对应的分值范围K大于等于4，且小于5.5；IV级对应的分值范围K大于等于1，且小于4；
风险等级 分值范围
I级 K≥8
II级 5.5≤K＜8
III级 4≤K＜5.5
IV级 1≤K＜4
表1
例如：当风险阈值K大于等于8时，问题被归类为I级风险等级。这通常意味着问题非常严重，需要立即处理。例如，社区内发生火灾，或者有建筑物可能坍塌；
当风险阈值K大于等于5.5但小于8时，问题被归类为II级风险等级。这意味着问题相对严重，需要尽快处理。例如，社区内有一座桥梁结构有问题，或者电力设施出现故障；
当风险阈值K大于等于4但小于5.5时，问题被归类为III级风险等级。这意味着问题较为严重，需要在合理时间内处理。例如，社区的排水系统堵塞，或者公共照明设备损坏；
当风险阈值K大于等于1但小于4时，问题被归类为IV级风险等级。这意味着问题不太严重，但仍需要进行处理。例如，社区内有轻微噪音问题，或者街道有小范围的破损；
通过这样的风险等级划分，可以让相关部门更好地了解问题的严重程度，并据此确定处理问题的优先级和处理策略；同时，可以提高效率：通过对问题进行分级，管理部门可以快速、有效地识别出需要优先处理的严重问题，从而提高工作效率；确定优先级：明确的风险等级可以帮助确定处理问题的优先级，例如，I级风险等级的问题需要立即解决，而IV级风险等级的问题虽然也需要关注，但相对紧急性较低；资源分配：可以根据问题的严重程度和紧急程度合理分配资源，如人力、物资等，确保重要和紧急的问题能得到及时处理；还可以实现智能风险等级，减少了网格员层层传递消息的时间。
实施例二
本实施例提供一种基层网格管理系统，包括：
划分单元：获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域；
调配单元：根据网格区域对应调配网格员进行数据采集；
分析单元：将采集到的数据放入分析数据中心进行数据分析，得到数据的风险阈值K；
在数据分析的过程中：以收集的数据为中心，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响：
B(w)＝log(Y|w)-log(Y|w0)；
式中，w是收集的数据，w0是与w数据相关的其他数据；B(w)是比较w和w0的Bayes因子的对数，度量相对于w对w0的影响量；Y是一个给定的条件；
确定其风险阈值K：
B(wi)是度量第i个数据wi对其他数据w0的影响量，n是数据wi的总数；
传输单元：根据数据的风险阈值K的大小对应传输至相关部门进行问题解决。
上述基层网格管理系统用于执行实施例一所提供的基层网格管理方法，以提高基层网格管理的工作效率，优化资源配置。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (3)

1.基层网格管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域；
S2：根据网格区域对应调配网格员进行数据采集；
S3：将采集到的数据放入分析数据中心进行数据分析，得到数据的风险阈值K；
在数据分析的过程中：以收集的数据为中心，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响：
B(w)＝log(Y|w)-log(Y|w0)；
式中，w是收集的数据，w0是与w数据相关的其他数据；B(w)是比较w和w0的Bayes因子的对数，度量相对于w对w0的影响量；Y是一个给定的条件；
确定其风险阈值K：
；
B(wi)是度量第i个数据wi对其他数据w0的影响量，n是数据wi的总数；
S4：根据数据的风险阈值K大小对应传输至相关部门进行问题解决；
在所述获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域的步骤中包括：
基于多维要素对社区进行网格划分；
获取社区中居住单元信息，居住单元信息包括居住户数、居住楼高和各居住楼的位置关系；
获取路径信息，包括步行路径网和车辆路径网；
将所述居住单元信息和路径信息转换为三维几何空间信息，根据网格员的工作效率划分网格；
根据风险阈值K的大小划分风险等级，风险等级分为I级、II级、III级、以及IV级，I级对应的分值范围K大于等于8；II级对应的分值范围K大于等于5.5，且小于8；III级对应的分值范围K大于等于4，且小于5.5；IV级对应的分值范围K大于等于1，且小于4。
2.根据权利要求1所述的基层网格管理方法，其特征在于：在数据分析的过程中还需要考虑时间序列对所述数据中心的影响：
B(w)t＝log∫tp(Y|w)×dYt-log∫tp(Y|w0)×dYt；
在时间序列t下，数据w变化带来对其他数据w0的影响也改变，Yt是在时间序列t后的改变的给定条件，∫tp表示在时间序列t下进行实现均值定义，d是时间序列t下变化大小的距离。
3.基层网格管理系统，其特征在于，包括：
划分单元：获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域；
调配单元：根据网格区域对应调配网格员进行数据采集；
分析单元：将采集到的数据放入分析数据中心进行数据分析，得到数据的风险阈值K；
在数据分析的过程中：以收集的数据为中心，分析对其他数据产生的影响量；在多个维度下细分出该数据的多个指标项，考虑多个指标项对不同的数据产生的影响：
B(w)＝log(Y|w)-log(Y|w0)；
式中，w是收集的数据，w0是与w数据相关的其他数据；B(w)是比较w和w0的Bayes因子的对数，度量相对于w对w0的影响量；Y是一个给定的条件；
确定其风险阈值K：
；
B(wi)是度量第i个数据wi对其他数据w0的影响量，n是数据wi的总数；
传输单元：根据数据的风险阈值K的大小对应传输至相关部门进行问题解决；
在所述获取原始数据，对社区进行网格划分，得到网格区域的步骤中包括：
基于多维要素对社区进行网格划分；
获取社区中居住单元信息，居住单元信息包括居住户数、居住楼高和各居住楼的位置关系；
获取路径信息，包括步行路径网和车辆路径网；
将所述居住单元信息和路径信息转换为三维几何空间信息，根据网格员的工作效率划分网格；
根据风险阈值K的大小划分风险等级，风险等级分为I级、II级、III级、以及IV级，I级对应的分值范围K大于等于8；II级对应的分值范围K大于等于5.5，且小于8；III级对应的分值范围K大于等于4，且小于5.5；IV级对应的分值范围K大于等于1，且小于4。
CN202311764160.9A 2023-12-21 2023-12-21 基层网格管理方法及系统 Active CN117436677B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311764160.9A CN117436677B (zh) 2023-12-21 2023-12-21 基层网格管理方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311764160.9A CN117436677B (zh) 2023-12-21 2023-12-21 基层网格管理方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117436677A CN117436677A (zh) 2024-01-23
CN117436677B true CN117436677B (zh) 2024-03-08

Family

ID=89558662

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311764160.9A Active CN117436677B (zh) 2023-12-21 2023-12-21 基层网格管理方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117436677B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109345434A (zh) * 2018-10-31 2019-02-15 东南大学 一种开放式小区内外部道路设计安全评价的方法
CN112331342A (zh) * 2020-10-27 2021-02-05 昆明理工大学 一种基于网格化协变量因素的患病风险等级评估方法
CN116167614A (zh) * 2022-12-28 2023-05-26 浙江迈新科技股份有限公司 一种应用于未来社区综合数据智能分析系统
CN117057741A (zh) * 2023-08-18 2023-11-14 南京鲜玩网络科技有限公司 一种基于大数据的人员筛查预警系统及方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111260208B (zh) * 2020-01-14 2020-09-22 生态环境部环境规划院 基于风险场的区域网格化累积性环境风险评估系统及方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109345434A (zh) * 2018-10-31 2019-02-15 东南大学 一种开放式小区内外部道路设计安全评价的方法
CN112331342A (zh) * 2020-10-27 2021-02-05 昆明理工大学 一种基于网格化协变量因素的患病风险等级评估方法
CN116167614A (zh) * 2022-12-28 2023-05-26 浙江迈新科技股份有限公司 一种应用于未来社区综合数据智能分析系统
CN117057741A (zh) * 2023-08-18 2023-11-14 南京鲜玩网络科技有限公司 一种基于大数据的人员筛查预警系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《"互联网+"背景下的物业服务企业O2O模式研究：提升路径、机制设计和评价体系》;高文田;《优秀博士论文》;20210615;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117436677A (zh) 2024-01-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Benke et al. Beyond the job exposure matrix (JEM): the task exposure matrix (TEM)
Watts Jr et al. Fire risk index for historic buildings
Cheng et al. Integrating data mining with KJ method to classify bridge construction defects
CN111382951B (zh) 一种城市空气质量改善目标的分配方法
Onubi et al. Adopting green construction practices: health and safety implications
de Oliveira Veloso et al. Energy benchmarking for office building towers in mild temperate climate
KR101092986B1 (ko) 신축 빌딩 및 기존 빌딩 내의 엘리베이터 장치들에 대한 설계 프로세스
CN113554052A (zh) 一种城市空气质量评估诊断系统
Lai et al. Analysis and benchmarking of carbon emissions of commercial buildings
CN110827186A (zh) 高速公路养护管理系统
CN112700114A (zh) 一种事件自动分拨调度方法及系统
Jönsson Is it feasible to address indoor climate issues in LCA?
Brent A life cycle impact assessment procedure with resource groups as areas of protection
CN117436677B (zh) 基层网格管理方法及系统
CN111854786A (zh) 班车路线规划的可视化方法、装置、设备及介质
CN117495361B (zh) 一种重点管控一般工业固体废物筛查方法及系统
Goyal et al. Development of strategic air quality improvement framework for urban hotspots
Bell et al. Forecasting construction staffing for transportation agencies
CN110020799B (zh) 一种基于时空基准的城管网格资源配置
Mumpower et al. Scientific information, social values, and policy formation: The application of simulation models and judgment analysis to the Denver regional air pollution problem
Forsythe et al. Quantifying demolition fitout waste from Australian office buildings
CN116957204A (zh) 场所的消防安全隐患评估方法、装置、大数据平台及介质
Moayedfar et al. Prioritization of pavement restoration and maintenance strategies in airports using APMS technique
CN111639832B (zh) 一种电梯信息安全管理系统及方法
KR20230173257A (ko) 지역사회재난 안전도 진단플랫폼

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant