大數(shù)據(jù)與城市管理

大數(shù)據(jù)與城市管理大數(shù)據(jù)與城市管理背景

城市計算基本框架

核心問題

典型應(yīng)用

4123城市化進程帶來諸多問題?。?！背景規(guī)劃落后交通擁堵空氣污染能耗增加解決方案：智慧城市城市計算基本框架什么是城市計算？城市計算是一個通過不斷獲取、整合和分析城市中多種異構(gòu)大數(shù)據(jù)來解決城市所面臨的挑戰(zhàn)（如環(huán)境惡化、交通擁堵、能耗增加、規(guī)劃落后等）的過程。大數(shù)據(jù)在城市計算起的作用？理解各種城市現(xiàn)象的本質(zhì)，甚至預(yù)測城市的未來。城市計算基本框架多數(shù)據(jù)多任務(wù)系統(tǒng)1城市感知3異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)同極端2海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的管理4虛實結(jié)合的混合式系統(tǒng)核心問題核心問題核心問題1——城市感知城市中的資源數(shù)據(jù)收集與傳輸

收集數(shù)據(jù)

傳輸數(shù)據(jù)如何高效、可靠的收集數(shù)據(jù)？應(yīng)對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的難以預(yù)測、不可控性如何實時傳輸來自四面八方、不同類型的數(shù)據(jù)？

手機

傳感器

車輛

人：非常重要多媒體數(shù)據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)流數(shù)據(jù)交通流量核心問題2——海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的管理時序數(shù)據(jù)氣象空間數(shù)據(jù)興趣點空間圖數(shù)據(jù)道路軌跡數(shù)據(jù)人的移動海量異構(gòu)核心問題3——異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)同計算如何從不同的數(shù)據(jù)源中獲取相互增強的知識在保證知識提取深度的同時，如何提高對大數(shù)據(jù)的分析效率數(shù)據(jù)維度的增加也容易導致數(shù)據(jù)稀疏性獲取知識

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)稀疏性

核心問題4——虛實結(jié)合的混合式系統(tǒng)數(shù)據(jù)在物理和虛擬世界中來回穿行虛擬世界信息在云端被分析和處理，云再將提取的知識作為服務(wù)提供給物理世界的終端用戶

物理世界

信息產(chǎn)生于物理世界，然后傳到云端

物理端的“用戶”使用經(jīng)過分析和處理的信息服務(wù)

城市管理典型應(yīng)用應(yīng)用分類

城市規(guī)劃

經(jīng)濟

健康和安全

交通

環(huán)境

能源典型應(yīng)用——城市規(guī)劃搜尋城市道路網(wǎng)中不合理的規(guī)劃大規(guī)模車流軌數(shù)據(jù)3個月出租車數(shù)據(jù)分析結(jié)果典型應(yīng)用——智能交通出租車解決方案——應(yīng)對打車難問題T-Finder系統(tǒng)：藍色道路空車概率高T-Share系統(tǒng)：實時動態(tài)拼車上U1上U2下U1上U3下U2下U3典型應(yīng)用——環(huán)境空氣質(zhì)量固定檢測與傳感器流動檢測北京城區(qū)：22個空氣質(zhì)量監(jiān)測站點哥本哈根：行動中的自行車上的傳感器監(jiān)測——群體感知北京城區(qū)細粒度空氣質(zhì)量不同顏色表示不同污染水平典型應(yīng)用——能源新能源汽車充電站規(guī)劃未來充電站建在何處最優(yōu)人工數(shù)據(jù)車輛軌跡各地區(qū)能源消耗興趣點的分布典型應(yīng)用——城市安全和應(yīng)急響應(yīng)交通異常原因分析與災(zāi)難防治由于馬拉松，紫色線改走綠色線，故綠色線異常擁堵通過分析160萬日本人一年的GPS移動軌跡數(shù)據(jù)庫來對日本大地震和福島核事故發(fā)生后的災(zāi)民移動、避難行為進行建模、預(yù)測和模擬。

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