面向城市基礎(chǔ)設(shè)施智慧運管的大數(shù)據(jù)智能融合方法

孫婷婷

（1.上海城建信息科技有限公司 上海市 200126 2.上海市地下空間設(shè)計研究總院有限公司 上海市 200125）

城市基礎(chǔ)設(shè)施操作管理中，需要依據(jù)各方面數(shù)據(jù)信息化操作標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合數(shù)據(jù)技術(shù)融合方式，制定完備的城市規(guī)劃，對交通運輸線路、設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)等進行管理，涵蓋其實際的建設(shè)運營思路，重視設(shè)備管理、項目資產(chǎn)的巡檢分析，結(jié)合養(yǎng)護操作，加強合同收益下的業(yè)務(wù)分析。重視智慧城市網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的推進和發(fā)展，結(jié)合城市基礎(chǔ)設(shè)施進行精細化管理，確定需求標(biāo)準(zhǔn)。在大量的實證要素分析下，結(jié)合相關(guān)的數(shù)據(jù)確定融合方式，明確解決思路，提供必要的支撐標(biāo)準(zhǔn)。運維操作中，需要涵蓋文本、視頻、數(shù)據(jù)流、信息模型等。按照地理信息數(shù)據(jù)標(biāo)注，結(jié)合相關(guān)維度，實施多組數(shù)據(jù)下的形態(tài)分析，確定數(shù)據(jù)下的維度高度形式，實施多樣化管理，制定完備的低密度融合方式。重視數(shù)據(jù)、失控、沖擊等操作的調(diào)控。通過多平臺下的融合分析，制定合理的監(jiān)控故障分析記錄，對數(shù)據(jù)融合下的技術(shù)不足，融合效率低，數(shù)據(jù)統(tǒng)計決策差等因素進行判斷。綜合大數(shù)據(jù)分析融合，實施有效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，確定信息知識與智慧城市營養(yǎng)下的規(guī)范性管理標(biāo)準(zhǔn)。

1 國內(nèi)數(shù)據(jù)信息的融合方式

按照綜合聚集型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，加載方式，通過建立完備的架構(gòu)設(shè)計思路，依據(jù)可編程、可擴展框架融合標(biāo)準(zhǔn)，確定建模的基礎(chǔ)環(huán)境。按照ETL 數(shù)據(jù)流程標(biāo)準(zhǔn)，實施信息開發(fā)和利用，但是在實際的操作中模塊的開發(fā)利用水平低，操作數(shù)據(jù)水平慢。為了提升數(shù)據(jù)終端的存儲元數(shù)據(jù)分析，需要映射專項維度下的定義標(biāo)準(zhǔn)，確定可以執(zhí)行的數(shù)據(jù)思路方案。逐步減少數(shù)據(jù)下的各項基礎(chǔ)開發(fā)維度。按照元數(shù)據(jù)模型實施批量更新，確定數(shù)據(jù)倉庫表。通過避免數(shù)據(jù)源發(fā)生問題，減少數(shù)據(jù)倉庫的損耗，可以實施逐步的數(shù)據(jù)增量管理。按照腳本技術(shù)要求，確定自動化實施的開發(fā)維護方案。按照數(shù)據(jù)源倉庫表進行更新，避免數(shù)據(jù)源信息的改變，減少數(shù)據(jù)資源消耗。為了有效的提升數(shù)據(jù)信息的智能化融合，可以通過ETL 數(shù)據(jù)建模方式，調(diào)整抽象下數(shù)據(jù)的工具問題。依據(jù)數(shù)據(jù)信息標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定ETL 原型工具，確定完整的流程指導(dǎo)思路。但是合計操作中大規(guī)模的數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生瓶頸問題，直接影響ETL 的建模，導(dǎo)致數(shù)據(jù)倉庫整合映射產(chǎn)生問題，需要明確其實際的數(shù)據(jù)預(yù)算終端處理標(biāo)準(zhǔn)，做好數(shù)據(jù)信息的分析更新。

大數(shù)據(jù)融合操作方式，是依據(jù)終端融合領(lǐng)域，按照電信、移動等業(yè)務(wù)，在數(shù)據(jù)倉庫下設(shè)定的模型，重點規(guī)范操作流程，對無故障的操作機制、異常處理標(biāo)準(zhǔn)進行分析，判斷其中存在融合模型不足的原因和方法。通過總結(jié)、歸納、融合、流程化分析等作業(yè)，確定設(shè)計規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)ETL 功能的融合。重視城市基礎(chǔ)設(shè)施的多領(lǐng)域調(diào)控，結(jié)合時變、高緯度特性等數(shù)據(jù)進行融合，確定頂級營養(yǎng)領(lǐng)域下的操作思路，實施多項大數(shù)據(jù)的整合，減少不足缺陷，提升營養(yǎng)平臺的多項目融合。通過多模塊、多數(shù)據(jù)的融合，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智慧化操作。

城市化設(shè)施建設(shè)中，重視大數(shù)據(jù)的融合探究分析，針對不同的設(shè)計思路和設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，對倉庫信息系統(tǒng)進行構(gòu)架整合，確定框架思路，提出多層次任務(wù)ETL，通過劃分步驟，對不同層級數(shù)據(jù)進行分析，確定數(shù)據(jù)源下的不同標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，制定合理的順序方式。在工作模式、非順序工作模式下，調(diào)整確定ETL 的執(zhí)行思路，加深框架模擬操作、邏輯建模、物理建模的融合，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)源操作的整合，確定復(fù)合數(shù)據(jù)倉庫的終端標(biāo)準(zhǔn)價值，確定映射思路和ETL 業(yè)務(wù)的場景定義標(biāo)準(zhǔn)要求。

另外，需要利用ETL 數(shù)據(jù)框架融合方式，依據(jù)新數(shù)據(jù)倉庫的信息系統(tǒng)，實施區(qū)域劃分，確定拆分層次下的任務(wù)調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)，以提高ETL 數(shù)據(jù)的容錯率。通過異構(gòu)性數(shù)據(jù)分析，確定臨時數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)操作融合等，以提高ETL 抽取下的階段要素，結(jié)合數(shù)據(jù)信息進行加載融合，滿足不同ETL 下的運行頻率操作，提高ETL 的綜合靈活調(diào)度應(yīng)用水平，拓展對象，代替?zhèn)鹘y(tǒng)存儲方式，提高ETL 數(shù)據(jù)框架下的適應(yīng)度。

2 養(yǎng)護行為的智能跟蹤和數(shù)據(jù)挖掘

隨著“智慧城市”的建設(shè)理念不斷創(chuàng)新，物聯(lián)網(wǎng)和智能感知技術(shù)的迅速發(fā)展，智能監(jiān)控手段不斷提升，城市交通基礎(chǔ)設(shè)施的運營維護中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。隨著GIS、GPS 與BIM 等技術(shù)的融合、數(shù)據(jù)可視化、空間動態(tài)信息分析能力的提高，GIS、GPS、BIM 等數(shù)據(jù)對交通設(shè)施運維的作用日益顯著。人們希望尋求一種有效的數(shù)據(jù)采集、存儲和管理方法，為交通基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃、建設(shè)、決策、和運維管理提供科學(xué)的依據(jù)。如何針對公路、橋梁、隧道等交通基礎(chǔ)設(shè)施，將養(yǎng)護對象的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、檢測信息、狀態(tài)評估、結(jié)構(gòu)退化預(yù)測、維護對策和計劃等海量數(shù)據(jù)建立一體化的數(shù)據(jù)平臺，基于大數(shù)據(jù)智能決策系統(tǒng)，及時為突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)、基礎(chǔ)設(shè)施的預(yù)防性養(yǎng)護和大中修提供決策建議，切實有效地為城市運營安全提供技術(shù)保障，已在政府和行業(yè)間形成了高度一致的認識。

城市交通基礎(chǔ)設(shè)施運養(yǎng)大數(shù)據(jù)平臺以打造“智慧養(yǎng)護”為目標(biāo)，依托大數(shù)據(jù)+移動互聯(lián)+云計算+物聯(lián)網(wǎng)+GIS 技術(shù)，打造城市交通基礎(chǔ)設(shè)施智能運營管理新模式。基于物聯(lián)網(wǎng)和智能感知設(shè)備采集、整合隧道股份各類交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)，基于應(yīng)用平臺優(yōu)化養(yǎng)護資產(chǎn)配置，提高勞動生產(chǎn)率；基于對交通基礎(chǔ)設(shè)施工作狀態(tài)的可視化實時監(jiān)控和預(yù)警，實現(xiàn)養(yǎng)護行為的智能跟蹤和數(shù)據(jù)挖掘，通過分析各類資源分布及利用規(guī)律，促進設(shè)施運營和維護管理的科學(xué)決策，同時為排堵保暢、應(yīng)急救援等公共服務(wù)提供支持。

（1）針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效存儲技術(shù)。將基于Nosql 數(shù)據(jù)庫、分布式文件系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)針對靜態(tài)設(shè)施數(shù)據(jù)、GIS 數(shù)據(jù)、BIM 數(shù)據(jù)、傳感器動態(tài)采集數(shù)據(jù)和運養(yǎng)過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等類型數(shù)據(jù)的存儲方案從而建設(shè)一體化的存儲平臺。

（2）針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效査詢技術(shù)。將研發(fā)統(tǒng)一的查詢接口，以及統(tǒng)一接口到相應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的查詢映射技術(shù)和全局的查詢優(yōu)化技術(shù)。

（3）針對交通設(shè)施運維養(yǎng)護的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的挖掘和分析技術(shù)。以運維養(yǎng)護為目標(biāo),研發(fā)相應(yīng)的分類聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等針對性的挖掘算法,從而為應(yīng)用層的具體應(yīng)用提供決策支持。

（4）大規(guī)模運維養(yǎng)護數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)。研發(fā)海量時間序列數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、基于Web 端的BIM 模型可視化技術(shù)和運維養(yǎng)護過程的可視化技術(shù)。

（5）大規(guī)模運維養(yǎng)護相關(guān)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入技術(shù)。研究靜態(tài)數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)入技術(shù)和動態(tài)采集數(shù)據(jù)的實時接入技術(shù)。

（6）基于數(shù)據(jù)挖掘的交通基礎(chǔ)設(shè)施安全評價和自動預(yù)警技術(shù)。根據(jù)交通基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)形式特點,建立客觀準(zhǔn)確的安全評估指標(biāo)體系,并根據(jù)安全評估需求和大數(shù)據(jù)分析算法,實現(xiàn)實時自動的結(jié)構(gòu)安全分析自動識別結(jié)構(gòu)性能的弱點和風(fēng)險點,實現(xiàn)評估和實時預(yù)警的技術(shù)。

3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)框架思路

按照各類設(shè)備信息統(tǒng)計分析標(biāo)準(zhǔn)，依據(jù)設(shè)施融合培養(yǎng)思路方式，結(jié)合業(yè)務(wù)智能化標(biāo)準(zhǔn)，確定數(shù)據(jù)分析流程。通過倉庫數(shù)據(jù)，建立完備的數(shù)據(jù)統(tǒng)一形式，以業(yè)務(wù)支撐為綜合數(shù)據(jù)融合技術(shù)，對數(shù)據(jù)倉庫特點和高度進行集成管理，保證基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。通過多元化的結(jié)構(gòu)融合，按照非靜態(tài)數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)等要素進行分析。確定數(shù)據(jù)智能化整合需求標(biāo)準(zhǔn)。通過數(shù)據(jù)源、信息源、倉庫存儲源、用戶訪問框架、技術(shù)環(huán)境整合數(shù)據(jù)等操作，確定數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的框架思路標(biāo)準(zhǔn)。

按照數(shù)據(jù)分布式群體，對數(shù)據(jù)倉庫進行系統(tǒng)整合，確定物理實施的操作要素要求。通過數(shù)據(jù)倉區(qū)劃分，確定不同區(qū)域之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)區(qū)，是對業(yè)內(nèi)業(yè)務(wù)的源數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)倉是根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)整合，確定數(shù)據(jù)信息的歷史標(biāo)準(zhǔn)，做好組織集中化調(diào)控，構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)存儲形式。經(jīng)過多覆蓋下的數(shù)據(jù)主題化思路分析，確定實時的數(shù)據(jù)信息關(guān)系，結(jié)合數(shù)據(jù)分類要素，提供數(shù)據(jù)操作的融合發(fā)展，確定存儲關(guān)系，實施詳細化的業(yè)務(wù)分析，確定多數(shù)據(jù)的整體調(diào)控標(biāo)準(zhǔn)。在數(shù)據(jù)分析中，通過必要的存儲匯總?cè)诤希_定實際的分布要素。以準(zhǔn)確的ETL 數(shù)據(jù)信息，對倉儲管理要素進行整合，提供必要的操作系統(tǒng)分布轉(zhuǎn)換軟件。在數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫之間，架設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化橋梁，確定數(shù)據(jù)信息進入到倉庫內(nèi)部。

4 ETL框架設(shè)計分析

圖1

圖2

4.1 框架介紹分析

ETL 框架是以日常業(yè)務(wù)操作為標(biāo)準(zhǔn)，按照數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化操作，結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫存儲，分析確定的支配融合數(shù)據(jù)分析思路。在邏輯分析上，需要確定數(shù)據(jù)的抽樣、清晰、轉(zhuǎn)換、加載等過程。依據(jù)框架設(shè)計的實際情況，分析數(shù)據(jù)倉庫的綜合性能高低要求。傳統(tǒng)的框架中存在局限性。ETL 中包含完整的執(zhí)行操作，但缺乏流程化的劃分。缺乏數(shù)據(jù)臨時存儲區(qū)域關(guān)系，為了準(zhǔn)確的獲取數(shù)據(jù)異構(gòu)下的數(shù)據(jù)源分析標(biāo)準(zhǔn)，需要結(jié)合全量數(shù)據(jù)分析，調(diào)整多源下的抽取方式，分析倉庫存儲區(qū)的存庫量和負擔(dān)值標(biāo)準(zhǔn)。

ETL 框架設(shè)計中，需要結(jié)合核心設(shè)計思路，對整個ETL 進行過程分析，通過不同層次下的任務(wù)調(diào)控，對不同頻率的ETL 進行調(diào)度。改進ETL 下的框架優(yōu)勢，結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，分析確定劃分數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，其中包含臨時區(qū)、倉儲區(qū)、數(shù)據(jù)分類區(qū)、分析區(qū)。通過完整的數(shù)據(jù)拆分，確定任務(wù)調(diào)度范圍，結(jié)合存儲區(qū)域下的相關(guān)任務(wù)執(zhí)行方式和標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合數(shù)據(jù)確定組織關(guān)系，提供必要的數(shù)據(jù)形態(tài)建設(shè)要求。數(shù)據(jù)源并非單一的加載要素，需要結(jié)合元數(shù)據(jù)管控，確定批量異構(gòu)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。通過運維大數(shù)據(jù)分析，對不同數(shù)據(jù)下的量級差異化要素進行整合，提供不同頻率下的數(shù)據(jù)需求分析標(biāo)準(zhǔn)。ETL需要滿足各類業(yè)務(wù)訪問的標(biāo)準(zhǔn)要求，重視ETL數(shù)據(jù)的靈活運用，加強用戶業(yè)務(wù)的訪問分析，確定ETL 數(shù)據(jù)運作頻率，面向用戶需求量，提供必要的靈活性。ETL 不限于數(shù)據(jù)倉庫獨享，可以對其進行適用范圍的拓展，以增加數(shù)據(jù)倉庫終端的展示。

ETL 數(shù)據(jù)源抽取下的操作中，依據(jù)數(shù)據(jù)終端實施優(yōu)先鏈接，確定大概數(shù)據(jù)開放的互聯(lián)關(guān)系，制定完備的數(shù)據(jù)庫整合思路。通過文件數(shù)據(jù)傳輸，約定接口，導(dǎo)出數(shù)據(jù)，確定文件傳輸標(biāo)準(zhǔn)。按照實時性的高速數(shù)據(jù)采集要求，通過必要的數(shù)據(jù)信息整合集成化操作，在EAI 數(shù)據(jù)平臺下，確定接口服務(wù)的傳輸定義。通過無源數(shù)據(jù)信息的操作，采取手工錄入的方式，可以確定臨界數(shù)據(jù)源標(biāo)準(zhǔn)，縮短多源數(shù)據(jù)的融合時間，減少數(shù)據(jù)源的中心負擔(dān)問題。

ETL 數(shù)據(jù)的框架是關(guān)鍵要素，依據(jù)數(shù)據(jù)類型進行標(biāo)準(zhǔn)化分析，盡可能的加強系統(tǒng)側(cè)邊的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析，做好清洗和轉(zhuǎn)化操作，以方便后續(xù)的數(shù)據(jù)校驗分析。通過二次的核心要素，確定臨界解析標(biāo)準(zhǔn)，做好修正、融合、分類、排序等。調(diào)整期轉(zhuǎn)換下的倉儲布局，確定數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)倉儲區(qū)下，需要采取3NF 存儲結(jié)構(gòu)形式，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，對不同的數(shù)據(jù)進行不同分類存儲。

按照數(shù)據(jù)倉儲要素，確定重點要領(lǐng)。通過BI 技術(shù)手段，調(diào)整概念，確定大概實體數(shù)據(jù)信息。按照關(guān)鍵績效指標(biāo)要素，結(jié)合固定實體關(guān)鍵決策，確定管理層需求標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合后續(xù)的查詢、動態(tài)報表、聯(lián)機分析等，制定符合實際數(shù)據(jù)深層次融合的多維操作方案。

ETL 數(shù)據(jù)并非是單一的多層次操作過程，而是結(jié)合管養(yǎng)融合下的自身特征，確定的符合實際需求的標(biāo)準(zhǔn)。通過多目標(biāo)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫融合，增設(shè)處理標(biāo)準(zhǔn)環(huán)節(jié)。通過不同顆粒、數(shù)據(jù)倉庫信息的整合，確定數(shù)據(jù)庫的終端要素，以便更高效的滿足實際數(shù)據(jù)的流程。在ETL 數(shù)據(jù)信息下，通過多層次、多頻率的調(diào)度分析，確定任務(wù)調(diào)控方式。從控制與配置參數(shù)入手，分析相關(guān)流程的操作批次，確定執(zhí)行方案。

4.2 ETL工作操作機制

ETL 框架數(shù)據(jù)分析中，需要依據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)分級、依賴參考機制，分析確定工作流程。按照初始化操作，確定配置資源標(biāo)準(zhǔn)，分析資源庫、運行目錄、ETL 參數(shù)要素工作內(nèi)容。依據(jù)每一個ETL工作流，分析運行的日期和批次。通過ETL 控制未執(zhí)行流程，需要根據(jù)ETL 實施控制，配置參數(shù)，生成參數(shù)文件。否則需要生成數(shù)據(jù)批次日期標(biāo)準(zhǔn)。

執(zhí)行流程操作，按照ETL 數(shù)據(jù)執(zhí)行次序，分析確定ETL 各項工作流程。

首位工作操作，依據(jù)等待數(shù)據(jù)工作流，分析更新ETL 數(shù)據(jù)控制表狀態(tài)，獲取資源庫和生成運行日志內(nèi)容。不同的數(shù)據(jù)源標(biāo)準(zhǔn)化程度不同。通過框架設(shè)計，確定工作模式和標(biāo)準(zhǔn)。其中包含順序工作模式、非順序工作模式。順序工作模式，需要依據(jù)臨時目標(biāo)確定保存量，與源數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析，注重數(shù)據(jù)加載下的數(shù)據(jù)倉庫要素分析，對臨時數(shù)據(jù)與源系統(tǒng)進行一致化操作，增加源系統(tǒng)命名，依據(jù)數(shù)據(jù)表進行標(biāo)識確定，結(jié)合不同時段進行加載數(shù)據(jù)分析。

5 數(shù)據(jù)庫ETL建模分析

按照數(shù)據(jù)倉庫模型的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)要點，通過組建多維數(shù)據(jù)模型，從不同的角度、不同的思路，分析確定流量環(huán)比關(guān)系，車型分類標(biāo)準(zhǔn)流量，通行預(yù)測信息值等。數(shù)據(jù)屬性中包含項目數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，項目編號、公司編號、項目名稱等。按照準(zhǔn)確的多維數(shù)據(jù)方案，確定基本ETL 模型設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)。

按照RTL 數(shù)據(jù)建模標(biāo)準(zhǔn)，在建模創(chuàng)建過程中，需要確定實際描述的標(biāo)準(zhǔn)字段，結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫的信息做好數(shù)據(jù)映射關(guān)系。分析流量數(shù)據(jù)下的元字段數(shù)據(jù)庫，實施標(biāo)準(zhǔn)化、信息化、實時操作化，不斷提升數(shù)據(jù)庫下的信息緩存應(yīng)用。基于標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)特性分析，結(jié)合框架順序確定模式標(biāo)準(zhǔn)，選配ETL 異構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，抽取存放量數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，依據(jù)源數(shù)據(jù)的相關(guān)比例水平，調(diào)整載入數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)值，提供必要的倉儲區(qū)域和分類區(qū)域。

按照邏輯建模的基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)，從數(shù)據(jù)抽取相關(guān)存儲值，通過數(shù)據(jù)源對數(shù)據(jù)倉庫進行信息流分析，確定其實際的標(biāo)準(zhǔn)概述建模延展情況。通過文字描述確定邏輯關(guān)系，依據(jù)數(shù)據(jù)參數(shù)，分析組織轉(zhuǎn)換流程，以達到明確的數(shù)據(jù)清算目標(biāo)。在物理建模的數(shù)據(jù)中，依據(jù)真實的數(shù)據(jù)類型，分析確定數(shù)據(jù)邏輯轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，保證其一致性。

6 ETL數(shù)據(jù)融合信息方法分析

按照數(shù)據(jù)框架融合方式，從轉(zhuǎn)換模塊、工作模塊等進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，確定工作流程的控制標(biāo)準(zhǔn)。ETL 數(shù)據(jù)框架融合中，需要

確定引入的數(shù)據(jù)源、開發(fā)終端，轉(zhuǎn)換方式，做好全局的參數(shù)步驟分析。通過數(shù)據(jù)流量識別分析圖，調(diào)整ETL 數(shù)據(jù)建模，確定可以實現(xiàn)的方式和標(biāo)準(zhǔn)。按照標(biāo)準(zhǔn)輸入控件，從數(shù)據(jù)庫源的操作中確定實際數(shù)據(jù)報表內(nèi)容，采取合理的增量參數(shù)分析，抽取更多的數(shù)據(jù)信息流量，做好數(shù)據(jù)排序。依據(jù)實際的選擇控件標(biāo)準(zhǔn)，調(diào)整創(chuàng)建數(shù)據(jù)屬性，確定選擇分配方式。在步驟操作中，需要調(diào)整記錄控件，做好過濾，依據(jù)相關(guān)的映射步驟，確定屬性和思路。通過準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)拼接操作，調(diào)整確定最佳的數(shù)據(jù)排序，確定數(shù)據(jù)流。通過各區(qū)域的分組，確定日流量，做好拼接。在合理的典型數(shù)據(jù)分配中，結(jié)合數(shù)據(jù)庫存方式和標(biāo)準(zhǔn)，記錄維度，提供合理的維護屬性，加強屬性控制件要素的標(biāo)準(zhǔn)水平分析，做好更新調(diào)控，滿足倉庫數(shù)據(jù)的操作目標(biāo)值。

在控制調(diào)度轉(zhuǎn)換中，需要確定執(zhí)行的順序標(biāo)準(zhǔn)。通過內(nèi)置時間調(diào)度方式，設(shè)定準(zhǔn)確的執(zhí)行任務(wù)時間和加載次序。按照控件要素，確定變量和資源庫記錄方式，結(jié)合其中可能存在的錯誤信息，判斷執(zhí)行，做好定位和優(yōu)化。

7 結(jié)語

綜上所述，面向城市化的智慧運管方法，依據(jù)大數(shù)據(jù)智能haul融合發(fā)展思路，分析設(shè)施建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)模式，從增強系統(tǒng)化操作標(biāo)準(zhǔn)入手，不斷加強多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的盾構(gòu)融合參數(shù)分析，提高整體參數(shù)的有效控制應(yīng)用實施方案。