一种基于社会全息数据的微网格划分系统及方法

技术领域

本发明涉及信息数据处理技术领域，特别涉及一种基于社会全息数据的微网格划分系统及方法。

背景技术

随着人们生活水平的不断提高，对生活的要求越来越高，在社会治理即管理中面临许多新的挑战。很多地区在以往网格化管理的基础上，进一步织密出“微网格”，用来提高社会治理精准度。社会治理水平事关群众切身利益和社会和谐稳定，是社会稳定的关键所在。各地在镇(街道)建立微网格治理指挥部，干部包村联村下沉作战；村(社区)党组织建立微网格治理工作站，下辖各小区建立居民小区(院落)党支部，最后以覆盖30-50户的标准划分微网格，商户和景区按实际情况调整规模，形成全域覆盖、统一指挥的微网格格局。微网格内的人员，从业务属性上可以大致分为三大类：治理力量，包括政党成员干部、社工、村民代表和志愿者等，治理力量是微网格日常工作中付出服务的一方；服务对象，包括退休人员、高龄老人、优抚对象、退役军人、精神病患、社区矫正人员、涉毒人员以及其它管控人员，是社区或村里日常比较关注的对象，是接受服务的一方。

现有技术一，CN201510856122.5一种社会资源信息管理系统及方法，所述系统包括服务器以及终端；预先在所述服务器中存储社会资源信息，所述社会资源信息至少包括社会资源的空间位置信息以及社会资源的持续时间信息，所述持续时间信息至少包括开始时间和结束时间，所述开始时间或结束时间为位于过去、现在、或未来的时间；所述终端用以对所述服务器中的社会资源信息或其本地存储的社会资源信息进行管理。通过对社会资源信息在空间和时间的多维度上进行管理，可以智能快捷的查询到用户所需要的社会资源信息。

现有技术二，CN201710719042.4社会信息管理方法及其适用的系统，指定多个移动设备作为基于社会网络来共享信息的移动设备组列表；通过在移动设备操作用户功能的同时登记向所述移动设备选择或输入的项目，在移动设备中产生社会信息；以及与信息共享组列表中的移动设备共享社会信息。

现有技术三，JP2016549972，社会系统及其管理手段，当管理中心1从社会基础系统2接收到进入请求时，管理中心1向社会基础系统发送用于描述与能源供需有关的特性的公共信息模型和用于在预定组内通信所需的预定信息交换的信息，发送。社会基础系统将其能源供求特性与公共信息模型相关联，并将该关联结果发送给管理中心。管理中心基于对应结果确定社会基础系统的能源供需特征是否符合公共信息模型，如果确定符合公共信息模型，则向加入预定组的所有社会基础系统发送新的密码。发送信息交换用信息。

目前现有技术一、现有技术二及现有技术三存在社会全息数据采集不全面，微网格划分不准确，导致得到的社会管理信息结果精度较低；另外微网格有的是凭借经验人为用办公软件划分，可以覆盖30-50户，微网格划分比较随意，缺乏标准，是否合理也缺乏相关度量。因而，本发明采用基于社会全息数据的微网格划分系统及方法，建立一套自动划分或辅助划分微网格的方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于社会全息数据的微网格划分系统，包括：

数据预处理模块，实现地理数据预处理、人户数据预处理及历史时间数据预处理；

供需权重及比率计算模块，建立权重表，计算微网格内总供给和总需求，根据总供给和总需求计算供需比例；

数据再加工模块，得到带有地理数据和人户数据的新的数据表；

微网格划分模块，在新的数据表中增加微网格号字段，得到统计度量结果，并实现可视化展示。

可选的，数据预处理模块包括：

地理数据预处理单元，将大地图网格划分成多个内部连通的中地图网格，地理数据包含：网格边界、房屋、路网、水系及绿化带；

人户数据预处理单元，基于社会全量信息建立基于户的空间信息表和基于户的属性数据表，基于户的空间信息表通过建筑的地理数据，能够关联出户的空间位置，形成基于户的空间分布数据；基于户的属性数据表包含政党成员的数量、老人的数量及重点关注人员数量；

历史事件数据预处理单元，将在过去1年、2年或3年纳入微网格的事项事件进行筛选，形成历史事件表。

可选的，供需权重及比率计算模块包括：

权重表建立单元，负责从供给和需求两个维度建立供给权重表和需求权重表；

供给与需求比率计算单元，基于供给权重表和需求权重表得到供给权重值和需求权重值，计算得到微网格内的总供给和总需求，根据总供给和总需求计算供需比例。

可选的，数据再加工模块包括：

表格内容添加单元，在供给权重表的列中户总供给得到新的供给权重表，需求权重表的列中添加户总需求得到新的需求权重表，得到按户计算的总供给和总需求；

空间位置数据单元，根据表格内容添加单元得到的新的供给权重表和新的需求权重表得到包含空间位置信息的供给权重表和需求权重表；

表格合并单元，将新的供给权重表和新的需求权重表合并得到供给需求权重表；

供需差计算单元，根据供给需求权重表的供需比例，计算每一行的供需差。

可选的，微网格划分模块包括：

字段添加单元，在供给需求权重表中增加包含微网格号的字段；

自动聚类单元，采用基于K均值聚类算法得到微网格的分区形状，保证空间位置点位的连续；

均衡调节单元，用于调整微网格内的户数和供需差的均衡状态；

可视化单元，实现用户在微网格的划分图上，直接修改空间位置点位的分区类型，修改后实时刷新展示统计度量结果。

本发明提供的基于社会全息数据的微网格划分方法，方法包括以下步骤：

对地理数据预处理、人户数据预处理及历史时间数据预处理，地理数据预处理实现地理数据的中网格划分；人户数据预处理实现基于户的空间信息表及属性数据表的制作；历史时间数据预处理实现历史时间经过微网格的事项时间筛选，形成历史时间表；

以供给和需求建立权重表，根据权重表计算权重值，基于权重值计算微网格内总供给和总需求；

基于建立的权重表，对基于户的空间信息表及属性数据表的列上增加户总供给及户总需求，得到带有地理数据和人户数据的新的数据表；

在新的数据表中增加微网格号字段，得到统计度量结果，并实现可视化展示。

可选的，地理数据预处理，实现多个内部连通中网格的划分，地理数据包含：网格边界、房屋、路网、水系及绿化带；水系、道路及绿化带网格内连通性的地理要素作为网格划分为微网格的边界；

人户数据预处理，基于社会全量信息建立基于户的空间信息表和基于户的属性数据表，基于户的空间信息表通过建筑的地理数据，能够关联出户的空间位置，形成基于户的空间分布数据；基于户的属性数据表包含政党成员的数量、老人的数量及重点关注人员数量。

可选的，从供给和需求两个维度建立权重表；

基于权重值，统计计算网格内总供给和总需求；

总供给＝Sum求和(政党成员数*SW1+干部数*SW2+村民代表数*SW3+社工数*SW4…)；

总需求＝Sum求和(老人数*RW1+优抚对象数*RW2+精神病患数*RW3+社区矫正人员数*RW4+事件总数*RW11+户数*RW12+…)；

供需比例＝总供给/总需求。

可选的，对数据预处理模块的户表数据，再增加户总供给和户总需求，按户计算总供给和总需求；

得到带空间位置的两份数据表，两份数据表合并成一份数据表；

根据供需比例，计算每一行的供需差；

供需差＝供给值-需求值*供需比例。

可选的，在合并的数据表结构中增加一个微网格号字段；微网格内的供需基本均衡，即每个微网格内对供需差Gap进行求和

定义所有微网格的总失衡度：

通过迭代寻找K个簇的划分，使得聚类结果对应的损失函数最小；其中，损失函数定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和；通过KMeans聚类，得到聚类结果；

在微网格的划分图上，直接修改点位的分区类型；再重新划分后，在画板的一侧实时刷新展示统计度量结果，实现统计度量结果的可视化。

本发明的地理数据预处理实现地理数据的中网格划分；人户数据预处理实现基于户的空间信息表及属性数据表的制作；历史时间数据预处理实现历史时间经过微网格的事项时间筛选，形成历史时间表；本发明基于社会全量信息数据，社会全量信息数据包括：人(治理力量、工作对象、服务对象)、地(房屋、路网、水系、植被等)及事(历史事件、事件热区)，实现了微网格的自动划分；从供给和需求两个维度建立了权重表，基于权重表得到了总供给和总需求，得到供需比例，基于供需比例再分别计算各微网格内的总供求值和总需求值，从一定程度上可度量候选微网格内的供需平衡；将微网格的划分的复杂问题转化为层层递进抽象为空间点位的聚类问题，基于K均值聚类算法(Kmeans)空间聚类，生成K个候选微网格，实现了微网格的准确划分，保证了度量结果的精度，也实现了度量结果的可视化展示，使得度量结果更加的直观，提升了软件客户的体验度；微网格划分完毕后，微网格内的治理力量和工作服务对象(包括事件处置)是均衡的，不会出现某些微网格日常工作特别忙，某些微网格又特别闲的情况，从一定程度上度量微网格划分的合理性，同时也检验了微网格划分方法是否有效的标准。本发明与传统人工方式相比，采用数据处理流程和空间聚类算法，提高了微网格划分的效率，另外本发明基于供需平衡的度量方法，可以在一定程度上提高微网格划分的合理性和准确性。本发明综合利用社会全量信息数据，基于地理信息系统及聚类算法等技术，在社会治理微网格的划分问题上，提供了完整流程的集成应用方案，具有一定的集成应用创新性；将多源异构的人口、空间及事件数据进行处理，为辅助人工划分的图形化信息展示和工具。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中基于社会全息数据的微网格划分系统结构图；

图2为本发明实施例中数据预处理模块结构图；

图3为本发明实施例中供需权重及比率计算模块结构图；

图4为本发明实施例中数据再加工模块结构图；

图5为本发明实施例中微网格划分模块结构图；

图6为本发明实施例中基于社会全息数据的微网格划分方法流程图；

图7为本发明实施例中多环结构示意图；

图8为本发明实施例中聚类结果示意图；

图9为本发明实施例中划分结果信息展示图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

实施例1

如图1所示，本发明实施例提供了一种基于社会全息数据的微网格划分系统包括：

数据预处理模块，负责实现地理数据预处理、人户数据预处理及历史时间数据预处理，地理数据预处理实现地理数据的中网格划分；人户数据预处理实现基于户的空间信息表及属性数据表的制作；历史时间数据预处理实现历史时间经过微网格的事项时间筛选，形成历史时间表；

供需权重及比率计算模块，负责以供给和需求建立权重表，根据权重表计算权重值，基于权重值计算微网格内总供给和总需求，根据总供给和总需求计算供需比例；

数据再加工模块，基于建立的权重表，对基于户的空间信息表及属性数据表的列上增加户总供给及户总需求，得到带有地理数据和人户数据的新的数据表；

微网格划分模块，在新的数据表中增加微网格号字段，得到统计度量结果，并实现可视化展示。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明基于社会全量信息数据，社会全量信息数据包括：人(治理力量、工作对象、服务对象)、地(房屋、路网、水系、植被等)及事(历史事件、事件热区)，实现了微网格的自动划分；从供给和需求两个维度建立了权重表，基于权重表得到了总供给和总需求，得到供需比例，基于供需比例再分别计算各微网格内的总供求值和总需求值，从一定程度上可度量候选微网格内的供需平衡；将微网格的划分的复杂问题转化为层层递进抽象为空间点位的聚类问题，基于K均值聚类算法(Kmeans)空间聚类，生成K个候选微网格，实现了微网格的准确划分，保证了度量结果的精度，也实现了度量结果的可视化展示，使得度量结果更加的直观，提升了软件客户的体验度；微网格划分完毕后，微网格内的治理力量和工作服务对象(包括事件处置)是均衡的，不会出现某些微网格日常工作特别忙，某些微网格又特别闲的情况，从一定程度上度量微网格划分的合理性，同时也检验了微网格划分方法是否有效的标准。

实施例2

如图2所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的数据预处理模块包括：

地理数据预处理单元，实现将大地图网格划分成多个内部连通的中地图网格，地理数据包含：网格边界、房屋、路网、水系及绿化带等；为微网格内总供给和总需求的计算提供理想的空间数据基础；

人户数据预处理单元，基于社会全量信息建立基于户的空间信息表和基于户的属性数据表，基于户的空间信息表通过建筑的地理数据，能够关联出户的空间位置，形成基于户的空间分布数据；基于户的属性数据表包含政党成员的数量、老人的数量及重点关注人员数量；

历史事件数据预处理单元，将在过去一段事件(1年、2年或3年等)纳入微网格的事项事件进行筛选，形成历史事件表，筛选的内容为：矛盾调节等。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明包含了社会全量信息数据，包括人(治理力量、工作对象及服务对象)、地(房屋、路网、水系及植被等)、事(历史事件及事件热区)，为微网格的自动划分奠定了技术基础；通过数据预处理、人户数据预处理及历史时间数据预处理，降低了微网格划分的复杂度，保证了微网格划分的精度。

实施例3

如图3所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的供需权重及比率计算模块包括：

权重表建立单元，负责从供给和需求两个维度建立供给权重表和需求权重表；

供给与需求比率计算单元，基于供给权重表和需求权重表得到供给权重值和需求权重值，计算得到微网格内的总供给和总需求，根据总供给和总需求计算供需比例。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明从供给和需求两个维度建立供给权重表和需求权重表；基于供给权重表和需求权重表得到供给权重值和需求权重值，计算得到微网格内的总供给和总需求，实现了总供给、总需求及供需比例的计算，为后期以户为单位的总供给和总需求的计算奠定基础，微网格内的总供给和总需求的计算结果，直接影响到了供需平衡的判断，通过供给和需求两个维度建立供给权重表和需求权重表为供给和需求的计算提供的可靠的数据，为最终统计度量结果的输出提供了保障。

实施例4

如图4所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的数据再加工模块包括：

表格内容添加单元，在供给权重表的列中户总供给得到新的供给权重表，需求权重表的列中添加户总需求得到新的需求权重表，得到按户计算的总供给和总需求；

空间位置数据单元，根据表格内容添加单元得到的新的供给权重表和新的需求权重表得到包含空间位置信息的供给权重表和需求权重表；

表格合并单元，将新的供给权重表和新的需求权重表合并得到供给需求权重表；

供需差计算单元，根据供给需求权重表的供需比例，计算每一行的供需差。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明在供给权重表的列中户总供给得到新的供给权重表，需求权重表的列中添加户总需求得到新的需求权重表，得到按户计算的总供给和总需求；根据表格内容添加单元得到的新的供给权重表和新的需求权重表得到包含空间位置信息的供给权重表和需求权重表；将新的供给权重表和新的需求权重表合并得到供给需求权重表；根据供给需求权重表的供需比例，计算每一行的供需差；经过上述计算得到了按户计算的供需差，得到了包含空间位置信息的数据。

实施例5

如图5所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的微网格划分模块包括：

字段添加单元，在供给需求权重表中增加包含微网格号的字段；

自动聚类单元，采用基于K均值聚类算法得到微网格的分区形状，保证空间位置点位的连续；

均衡调节单元，用于调整微网格内的户数和供需差的均衡状态；

可视化单元，实现用户在微网格的划分图上，直接修改空间位置点位的分区类型，修改后实时刷新展示统计度量结果。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明在供给需求权重表中增加包含微网格号的字段，将微网格的划分转变成基于一定算法给每一行的微网格号的赋值问题，过迭代寻找K个簇(Cluster)的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小；其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和；并采用均衡调节单元调整微网格内的户数和供需差的均衡状态，最终达到户数和供需差的均衡，无论是自动聚类还是均衡调节微网格划分后，都可以显示度量结果，并且可以层层下钻，展示【微网格】、【户信息】等层级的度量统计信息，辅助人工判断划分的合理性；另外，由于图层的点位保留了源标识号，在划分图上点击相应点位可以显示具体的每一户或每个历史事件的详细情况，做到图数关联。

实施例6

如图6所示，本发明实施例提供的基于社会全息数据的微网格划分方法包括以下步骤：

S100：对地理数据预处理、人户数据预处理及历史时间数据预处理，地理数据预处理实现地理数据的中地图网格划分；人户数据预处理实现基于户的空间信息表及属性数据表的制作；历史时间数据预处理实现历史时间经过微网格的事项时间筛选，形成历史时间表；

S200：以供给和需求建立权重表，根据权重表计算权重值，基于权重值计算微网格内总供给和总需求；

S300：基于建立的权重表，对基于户的空间信息表及属性数据表的列上增加户总供给及户总需求，得到带有地理数据和人户数据的新的数据表；

S400：在新的数据表中增加微网格号字段，得到统计度量结果，并实现可视化展示。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明的地理数据预处理实现地理数据的中地图网格划分；人户数据预处理实现基于户的空间信息表及属性数据表的制作；历史时间数据预处理实现历史时间经过微网格的事项时间筛选，形成历史时间表；本发明基于社会全量信息数据，社会全量信息数据包括：人(治理力量、工作对象、服务对象)、地(房屋、路网、水系、植被等)及事(历史事件、事件热区)，实现了微网格的自动划分；从供给和需求两个维度建立了权重表，基于权重表得到了总供给和总需求，得到供需比例，基于供需比例再分别计算各微网格内的总供求值和总需求值，从一定程度上可度量候选微网格内的供需平衡；将微网格的划分的复杂问题转化为层层递进抽象为空间点位的聚类问题，基于K均值聚类算法(Kmeans)空间聚类，生成K个候选微网格，实现了微网格的准确划分，保证了度量结果的精度，也实现了度量结果的可视化展示，使得度量结果更加的直观，提升了软件客户的体验度；微网格划分完毕后，微网格内的治理力量和工作服务对象(包括事件处置)是均衡的，不会出现某些微网格日常工作特别忙，某些微网格又特别闲的情况，从一定程度上度量微网格划分的合理性，同时也检验了微网格划分方法是否有效的标准。本发明与传统人工方式相比，采用数据处理流程和空间聚类算法，提高了微网格划分的效率，另外本发明基于供需平衡的度量方法，可以在一定程度上提高微网格划分的合理性和准确性。本发明综合利用社会全量信息数据，基于地理信息系统及聚类算法等技术，在社会治理微网格的划分问题上，提供了完整流程的集成应用方案，具有一定的集成应用创新性；将多源异构的人口、空间及事件数据进行处理，为辅助人工划分的图形化信息展示和工具。

实施例7

在实施例6的基础上，本发明实施例提供的保证S100包括：地理数据预处理，实现多个内部连通中网格的划分，地理数据包含：网格边界、房屋、路网、水系及绿化带等；为微网格内总供给和总需求的计算提供理想的空间数据基础；其中，如图7所示，一般的网格是单个多边形闭环的，如果存在多边形闭环结构，则需要将多边形闭环结构打散成单环的结构；对于水系、道路及绿化带等明显影响网格内连通性的地理要素，这些地理要素可以作为网格进一步划分为微网格的边界；

人户数据预处理，基于社会全量信息建立基于户的空间信息表和基于户的属性数据表，基于户的空间信息表通过建筑的地理数据，能够关联出户的空间位置，形成基于户的空间分布数据，包含的字段如【户标识号、位置X、位置Y…】，主要实现用户后续空间聚类；基于户的属性数据表包含政党成员的数量、老人的数量及重点关注人员数量，包含的字段如【户标识号、政党成员数、老人数、精神病患数…】；社会全量信息包含：【人-户-房-建筑】等多要素的详细数据，以及他们之间的关联关系；【房屋】和【建筑】是存在空间位置的；【人-户】数据则包含了丰富的标签数据。本发明将人口标签为三大类，第一大类是治理力量，包括政党成员干部、社工、村民代表及志愿者等，治理力量是微网格日常工作中付出服务的一方；第二类是服务对象，包括退休人员、高龄老人、优抚对象、退役军人、精神病患、社区矫正人员、涉毒人员以及其它管控人员，这一类是社区或村里日常比较关注的对象，是接受服务的一方。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明包含了社会全量信息数据，包括人(治理力量、工作对象及服务对象)、地(房屋、路网、水系及植被等)、事(历史事件及事件热区)，为微网格的自动划分奠定了技术基础；基于户的空间信息表通过建筑的地理数据，能够关联出户的空间位置，形成基于户的空间分布数据，包含的字段如【户标识号、位置X、位置Y…】，主要实现用户后续空间聚类；基于户的属性数据表包含政党成员的数量、老人的数量及重点关注人员数量，包含的字段如【户标识号、政党成员数、老人数、精神病患数…】；社会全量信息包含：【人-户-房-建筑】等多要素的详细数据，以及他们之间的关联关系；【房屋】和【建筑】是存在空间位置的；【人-户】数据则包含了丰富的标签数据。通过数据预处理、人户数据预处理及历史时间数据预处理，降低了微网格划分的复杂度，保证了微网格划分的精度。

实施例8

在实施例6的基础上，本发明实施例提供的步骤S200包括：

从网格治理力量的供给和需求两个维度建立权重表；例如对于政党成员标签，可以按经验赋权重100；

表2供给权重表(SupplyWeight)

表2需求权重表(RequirementsWeight)

其中需求权重表除了按人的标签赋权重，还需要对【事件处置】、【信息采集】等任务类的事项进行赋权重，【事件处置】按事件数计算，【信息采集】按户计算；

供需比例计算；基于权重值，统计计算网格内总供给和总需求。

总供给＝Sum求和(政党成员数*SW1+干部数*SW2+村民代表数*SW3+社工数*SW4…)；

总需求＝Sum求和(老人数*RW1+优抚对象数*RW2+精神病患数*RW3+社区矫正人员数*RW4+事件总数*RW11+户数*RW12+…)；

供需比例Ratio_SR＝总供给/总需求。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明从供给和需求两个维度建立供给权重表和需求权重表；基于供给权重表和需求权重表得到供给权重值和需求权重值，计算得到微网格内的总供给和总需求，基于权重值，统计计算网格内总供给和总需求，实现了总供给、总需求及供需比例的计算，为后期以户为单位的总供给和总需求的计算奠定基础，微网格内的总供给和总需求的计算结果，直接影响到了供需平衡的判断，通过供给和需求两个维度建立供给权重表和需求权重表为供给和需求的计算提供的可靠的数据，为最终统计度量结果的输出提供了保障。

实施例9

在实施例6的基础上，本发明实施例提供的步骤S300包括：

(1)基于权重表，对数据预处理模块的户表数据，再增加两列【户总供给】、【户总需求】，按户计算总供给和总需求；

基于户的属性数据表【户标识号、政党成员数、老人数、精神病患数…户总供给值、户总需求值】；

(2)得到带空间位置的两份数据表；

【户标识号、位置X、位置Y、户总供给值、户总需求值】；

【事件标识号、位置X、位置Y、需求值】；

(3)又把两份数据表合并成一份数据表；

【标识号、类型、源标识号、位置X、位置Y、供给值、需求值】

其中源标识号对应原始表中的<户标识号>、<事件标识号>，可用于后续数据的回溯；

类型对应原始表的类型，分布为household(户)和Event(事件)

(4)根据供需比例Ratio_SR，计算每一行的供需差Gap；

供需差Gap＝供给值-需求值*Ratio_SR；

由此形成新的数据表

【标识号、类型、源标识号、位置X、位置Y、供给值、需求值、供需差gap】

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明基于权重表，对数据预处理模块的户表数据，实现了按户计算总供给和总需求；基于户的属性数据表，得到带空间位置的两份数据表，两份数据表合并成一份数据表，源标识号对应原始表中的<户标识号>、<事件标识号>，用于后续数据的回溯；并计算除了供需差。

实施例10

在实施例6的基础上，本发明实施例提供的步骤S400包括：

(1)在合并的数据表结构中增加一个microGrid(微网格号)字段；【标识号、类型、源标识号、位置X、位置Y、供给值、需求值、Gap(供需差)、MicroGrid(微网格号)】

假设用户希望分为K个微网格，K为超参，按照微网格覆盖30户-50户的标准，K的建议值范围在[总户数/50]～[总户数/30]之间；这样需要解决的问题就转变成基于一定的算法给每一行的MicroGrid(微网格号)赋值[0：K-1]；

微网格1，即MiroGrid＝0的所有点所在的区域

微网格2，即MiroGrid＝1的所有点所在的区域

以此类推…

每个微网格内的点在空间上相邻；

每个微网格内的household(户)类型的点数量大于30，小于50；(30，50根据实际情况可调整)；

并且微网格内的供需基本均衡，即每个微网格内对Gap进行求和

定义所有微网格的【总失衡度】：

(2)本发明采用基于KMeans(K均值聚类算法)，通过迭代寻找K个簇(Cluster)的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小；其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和；通过KMeans聚类，可以得到如图8所示的聚类结果。

(3)经过自动聚类后，形成了基本的分区形状，保证了空间点位的连续；但每个微网格内的户数和供需差，可能是不均衡的；微网格划分后，都可以按图9显示度量结果，并且可以层层下钻，展示【微网格】、【户信息】等层级的度量统计信息，辅助人工判断划分的合理性；另外，由于图层的点位保留了源标识号，在划分图上点击相应点位可以显示具体的每一户或每个历史事件的详细情况，做到图数关联。

(4)支持用户在微网格的划分图上，直接修改点位的分区类型；再重新划分后，在画板的一侧实时刷新展示统计度量结果，实现了统计度量结果的可视化。

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明利用聚类算法，实现了在社会治理微网格的划分，提高了微网格划分的效率，实现了统计度量结果的可视化，用以辅助人工划分的图形化信息展示，一定程度上提高了微网格划分的合理性。

实施例11

在实施例10的基础上，本发明实施例提供的损失函数Lc定义如下：

其中，L

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本发明采用基于KMeans(K均值聚类算法)，通过迭代寻找K个簇(Cluster)的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小；其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和；通过KMeans聚类，得到准确的聚类结果。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。