在当今信息化时代，科研系统在推动城市发展方面发挥着重要作用。烟台作为一个沿海城市，其智慧城市建设需要借助先进的科研手段来实现资源的有效整合与管理。本文将介绍如何构建一个基于科研系统的烟台智慧城市框架，并提供具体的技术实现方案。

首先，我们需要搭建一个基础的数据采集平台。该平台能够从烟台的城市监控摄像头、交通流量传感器以及气象站等设备中收集实时数据。以下是一个简单的Python代码示例，用于模拟数据采集过程：

import random

def collect_data():
    temperature = round(random.uniform(-10, 35), 2)
    humidity = round(random.uniform(30, 90), 2)
    traffic_flow = random.randint(500, 2000)
    return {"temperature": temperature, "humidity": humidity, "traffic_flow": traffic_flow}

if __name__ == "__main__":
    data = collect_data()
    print("Collected Data:", data)

接下来是数据处理环节。我们将使用Spark框架对采集到的大规模数据进行并行计算，以便快速分析和提取有价值的信息。下面是一个简单的Spark任务示例，用于统计某段时间内的平均温度：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("AverageTemperature").getOrCreate()

# 假设我们已经有一个包含温度记录的DataFrame df
avg_temperature = df.selectExpr("avg(temperature) as avg_temp").collect()[0].avg_temp
print(f"Average Temperature: {avg_temperature}")

最后，为了实现智能决策支持，我们可以开发一套基于机器学习的预测模型。例如，使用Scikit-learn库训练一个回归模型，预测未来几天的天气状况或交通拥堵情况：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1.2, 1.9, 3.1, 4.0, 5.2])

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

future_days = np.array([[6], [7]])
predictions = model.predict(future_days)
print("Predicted Temperatures:", predictions)

学生迎新系统

综上所述，通过科研系统的应用，烟台可以更高效地管理和优化城市运行，从而提升居民的生活质量。未来，随着更多先进技术的引入，烟台有望成为全国领先的智慧城市典范。