CN118115341A - 一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及*** - Google Patents
一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN118115341A CN118115341A CN202410536975.XA CN202410536975A CN118115341A CN 118115341 A CN118115341 A CN 118115341A CN 202410536975 A CN202410536975 A CN 202410536975A CN 118115341 A CN118115341 A CN 118115341A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- representing
- time
- data
- city
- value
- 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.)
- Pending
Links
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 84
- 238000013499 data model Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 12
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000009430 construction management Methods 0.000 claims abstract description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 69
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 23
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 20
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 19
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 15
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 claims description 14
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 11
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 10
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 8
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 3
- 231100000279 safety data Toxicity 0.000 claims description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 8
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 7
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 6
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000004887 air purification Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000013450 outlier detection Methods 0.000 description 2
- 230000005180 public health Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及***，涉及智能城市管理技术领域，包括：利用物联网技术收集城市的实时数据，并通过数据清洗和预处理技术整合和标准化数据；构建动态更新的时空大数据模型，实时反映城市的多维度状态；通过分析所述时空大数据模型，利用智能算法提供优化策略；根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施；实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。本发明能够提高了城市管理的效率和适应性，改善了居民的生活质量，并促进了城市的可持续发展。通过科学的数据驱动决策，本发明减少了管理过程中的不确定性和主观性，为城市管理提供了一种全新的智能化解决方案，具有重要的社会和经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及智能城市管理技术领域，具体为一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及***。
背景技术
随着城市化进程的加速，城市管理和服务面临着前所未有的挑战。城市人口的快速增长导致交通拥堵、环境污染、基础设施压力增大、公共安全问题以及公共服务需求日益增加等问题日益严重。传统的城市管理方法由于缺乏实时数据支持和动态调整机制，难以有效应对这些复杂多变的挑战，导致城市运行效率低下，居民生活质量受到影响。
近年来，物联网（IoT）技术、大数据分析和人工智能（AI）技术的发展为智能城市管理提供了新的解决方案。通过部署大量的传感器收集城市运行的实时数据，结合大数据分析技术处理和分析这些数据，可以为城市管理和服务提供有力的数据支持。此外，利用人工智能技术，特别是深度学习和强化学习算法，可以基于数据分析结果预测城市未来的发展趋势，并生成优化的管理和服务策略。
然而，尽管物联网、大数据和人工智能技术为智能城市管理提供了可能，但如何有效地整合这些技术，实现城市数据的实时收集、处理、分析以及基于分析结果的动态城市管理和服务优化，仍然是一个亟待解决的问题。现有的解决方案往往侧重于某一特定领域，如交通管理或环境监测，缺乏一个综合性的框架，能够全面地实时监控城市的多维度状态，预测未来趋势，并根据预测结果自动调整城市管理和服务措施。
因此，本发明旨在提出一种基于时空大数据模型的城市规建管服方法，该方法能够综合利用物联网技术、大数据分析和人工智能算法，实现城市数据的实时收集、处理和分析，构建动态更新的时空大数据模型，通过智能算法提供优化策略，并根据这些策略动态调整城市服务和管理措施，实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。通过这种方法，可以显著提高城市管理的效率和效果，增强居民的生活质量，促进城市的可持续发展。
发明内容
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：如何解决传统城市管理方法在应对快速变化的城市环境和居民需求时存在的局限性，特别是如何高效处理和分析海量的城市运行实时数据、如何准确预测城市未来的多维度状态、以及如何根据预测结果动态生成和调整优化的城市管理和服务策略。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，包括：利用物联网技术收集城市的实时数据，并通过数据清洗和预处理技术整合和标准化数据；
构建动态更新的时空大数据模型，实时反映城市的多维度状态；
通过分析所述时空大数据模型，利用智能算法提供优化策略；
根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施；
实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。
作为本发明所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法的一种优选方案，其中：所述城市的实时数据包括，交通数据、环境监测数据、能源消耗数据、公共安全数据、社会经济数据和基础设施状态数据；
所述整合和标准化数据包括，缺失值处理、异常值检测与处理、重复数据处理、数据标准化/归一化、数据编码、特征工程、时间序列数据处理和数据集成。
作为本发明所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法的一种优选方案，其中：所述构建动态更新的时空大数据模型包括，公式为：
；
其中，表示在时间/>和空间位置/>的综合状态指标，/>表示时间，/>表示空间位置；/>表示环境质量指标，取值范围在0到100之间，反映数据源/>对应位置的环境状况；/>表示交通流量指数，取值范围在0到100之间，代表数据源/>对应位置的交通拥堵程度；/>表示人口密度指标，每平方公里的人口数，表明了数据源/>对应位置的人口密集程度；/>表示一个关于人口密度的高等积分函数，/>表示调节人口密度差异的影响，/>表示考虑的最大人口密度，/>表示在积分过程中考虑的变量人口密度值；/>表示数据源总数，/>表示第/>个数据源的权重，/>表示时间-空间衰减系数；/>表示调节时间距离影响的系数，取值范围为[0,1]；/>表示调节空间距离影响的系数，取值范围为[0,1]；/>表示环境质量的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示交通流量的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示人口密度的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示归一化因子，确保/>在[0,1]范围内；/>表示数据源/>对应的时间，/>表示数据源/>对应的空间位置。
作为本发明所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法的一种优选方案，其中：所述利用智能算法提供优化策略包括，利用深度学习网络进行城市未来状态的预测，并结合Q学习强化学习算法生成和调整城市管理和服务的优化策略，进行动态调整；
所述深度学习网络为：
；
其中，表示网络中各层的权重矩阵，/>表示网络中各层的偏置向量，/>表示激活函数，/>表示复合特征向量，/>表示当前时间点，/>表示从当前时间点/>到未来时间点的时间间隔，/>表示城市中的空间位置；/>表示网络输出的预测值，表示未来时间点/>和位置/>的城市状态；
所述复合特征向量，由以下元素构成：
；
其中，表示从原始数据中提取的特征向量；/>表示时空大数据模型的当前输出；/>和/>分别表示/>的空间梯度和时间差分，用于捕捉城市状态的动态变化；/>表示一个高等积分函数，用于提取/>中的复杂模式，其中/>是函数的参数向量；
表示城市状态/>在空间位置/> 的梯度，空间梯度是一个向量，其各个分量表示/>沿不同空间维度的变化速率：
；
其中，表示空间位置/> 的各个维度，/>表示偏导数；
表示城市状态/>随时间的变化量，即时间差分，计算公式如下：
；
其中，是两个时间点之间的间隔。
作为本发明所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法的一种优选方案，其中：所述Q学习强化学习算法为：
将深度学习网络的结果当做状态/>；
在给定状态下采取行动/>之前，算法评估这一行动的当前预期效用，即的当前值；
若行动并未进行过学习，则其初始化Q值为0；
算法在状态下执行行动/>，观察即时奖励/>和转移到的新状态/>；
根据观察到的即时奖励和新状态，算法更新的值，迭代更新过程公式为：
；
其中，表示状态，/>表示行动，/>表示在状态/>下采取行动/>时的Q值，表示学习率，/>表示基于城市状态/>和状态转移/>的奖励函数，/>表示折扣因子，/>表示在下一个状态/>下所有可能行动的最大Q值；
监测连续迭代中Q值的变化，当Q值的变化率降低到收敛阈值以下时，则判断Q值开始收敛；
若连续迭代中选取的最优行动保持不变，则判断Q值已经收敛到最优策略。
作为本发明所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法的一种优选方案，其中：所述动态调整城市服务和管理措施包括，
获取最优策略的Q值后，设定高阈值，中阈值/>和低阈值/>；
当时，表明行动/>在状态/>下效能大，优先考虑执行此行动，最大化城市状态的改善；
当时，表明行动/>在状态/>具有中等效益，考虑执行此动作，若存在更优的动作，则被更优动作替代，反之，则进行当前动作；
当时，表明行动/>在状态/>下效益低，不执行当前行动，继续寻找其他更优行动选项。
作为本发明所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法的一种优选方案，其中：所述根据反馈优化模型包括，
根据实时监控和性能评估的反馈，更新Q学习强化学习算法中的Q值，调整行动的Q值，以反映其对城市状态改善的实际贡献；
基于更新后的Q值，重新评估和调整城市管理和服务的优化策略；
根据模型优化的结果和城市发展的新需求，动态调整高、中、低阈值的设定；
若实施当前行动后，城市状态得到效能提高，则增加其行动的Q值；
若实施另一当前行动后，城市状态未得到效能提高，则减少其行动的Q值。
一种基于时空大数据模型的城市规建管服的***，其特征在于：包括，
数据收集与预处理模块：利用物联网技术收集城市的实时数据，并通过数据清洗和预处理技术整合和标准化数据；
时空大数据模型构建模块：构建动态更新的时空大数据模型，实时反映城市的多维度状态；
优化策略模块：通过分析所述时空大数据模型，利用智能算法提供优化策略；
动态调整模块：根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施；
模型优化模块：实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。
本发明的有益效果：本发明能够提高了城市管理的效率和适应性，改善了居民的生活质量，并促进了城市的可持续发展。通过科学的数据驱动决策，本发明减少了管理过程中的不确定性和主观性，为城市管理提供了一种全新的智能化解决方案，具有重要的社会和经济效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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它的附图。其中：
图1为本发明第一个实施例提供的一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法的整体流程图。
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，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
实施例1
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，包括：
S1：利用物联网技术收集城市的实时数据，并通过数据清洗和预处理技术整合和标准化数据。
收集城市的实时数据包括，交通数据、环境监测数据、能源消耗数据、公共安全数据、社会经济数据和基础设施状态数据等。
整合和标准化数据包括，缺失值处理、异常值检测与处理、重复数据处理、数据标准化/归一化、数据编码、特征工程、时间序列数据处理和数据集成等。
进一步的，通过物联网技术收集的城市实时数据，为城市管理提供了实时、全面的信息支持。这些数据能够反映城市的即时状态，为决策提供科学依据。通过对收集到的数据进行整合和标准化处理，可以消除数据间的不一致性，提高数据的可用性和分析的准确性。这一过程对于构建可靠的数据分析模型至关重要。通过识别和处理数据中的缺失值和异常值，可以避免分析结果的偏差，确保决策的准确性。通过特征工程，可以提取和构建更有预测价值的特征，从而提高数据分析模型的性能。
S2：构建动态更新的时空大数据模型，实时反映城市的多维度状态。
构建动态更新的时空大数据模型包括，公式为：
；
其中，表示在时间/>和空间位置/>的综合状态指标，/>表示时间，/>表示空间位置；/>表示环境质量指标，取值范围在0到100之间，反映数据源/>对应位置的环境状况；/>表示交通流量指数，取值范围在0到100之间，代表数据源/>对应位置的交通拥堵程度；/>表示人口密度指标，每平方公里的人口数，表明了数据源/>对应位置的人口密集程度；/>表示一个关于人口密度的高等积分函数，/>表示调节人口密度差异的影响，/>表示考虑的最大人口密度，/>表示在积分过程中考虑的变量人口密度值；/>表示数据源总数，/>表示第/>个数据源的权重，/>表示时间-空间衰减系数；/>表示调节时间距离影响的系数，取值范围为[0,1]；/>表示调节空间距离影响的系数，取值范围为[0,1]；/>表示环境质量的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示交通流量的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示人口密度的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示归一化因子，确保/>在[0,1]范围内；/>表示数据源/>对应的时间，/>表示数据源/>对应的空间位置。
进一步的，的值域为 [0, 1]，其中0代表在特定时间和位置的城市状态为最低或最不活跃状态，而1代表最高或最活跃状态。这个范围提供了一个标准化的方式来评估和比较不同时间和位置的城市活动水平。
进一步的，根据时空大数据模型的计算结果，可以为城市的不同区域或维度赋予综合状态评分。这些评分可以帮助识别城市中表现良好或需要改进的区域。并且，提供城市状态随时间变化的趋势分析报告，识别长期和短期的变化趋势，为城市规划和管理决策提供依据。
S3：通过分析所述时空大数据模型，利用智能算法提供优化策略。
利用智能算法提供优化策略包括，利用深度学习网络进行城市未来状态的预测，并结合Q学习强化学习算法生成和调整城市管理和服务的优化策略，进行动态调整；
所述深度学习网络为：
；
其中，表示网络中各层的权重矩阵，/>表示网络中各层的偏置向量，/>表示激活函数，/>表示复合特征向量，/>表示当前时间点，/>表示从当前时间点/>到未来时间点的时间间隔，/>表示城市中的空间位置；/>表示网络输出的预测值，表示未来时间点/>和位置/>的城市状态。
所述复合特征向量，由以下元素构成：
；
其中，表示从原始数据中提取的特征向量；/>表示时空大数据模型的当前输出；/>和/>分别表示/>的空间梯度和时间差分，用于捕捉城市状态的动态变化；/>表示一个高等积分函数，用于提取/>中的复杂模式，其中/>是函数的参数向量。
其中，表示城市状态/>在空间位置/> 的梯度。空间梯度捕捉了城市状态在不同空间位置的变化率，可以用于识别城市中状态变化最显著的区域。具体来说，空间梯度是一个向量，其各个分量表示/>沿不同空间维度的变化速率：
；
其中，表示空间位置/> 的各个维度。
表示城市状态/>随时间的变化量，即时间差分。它反映了城市状态在连续两个时间点之间的变化，可以用于分析城市状态的动态趋势。时间差分的计算公式如下：
；
其中，是两个时间点之间的间隔。
是一个高等积分函数，用于从原始数据特征向量/> 中提取复杂的信息模式。该函数通过对特征向量/>应用一系列复杂的数学操作 (如积分、微分等),以便更好地理解和预测城市状态。函数的具体形式可能依赖于特定的应用场景和数据特性，一个示例形式如下：
；
其中，是一个关于/>和参数/>的函数，/>和/>定义了积分的区间。这个函数可以根据城市管理的具体需求设计，以捕捉和利用城市数据中的深层次信息。通过对、/>以及/>的详细解释和优化，深度学习网络能够更准确 地理解城市状态的空间变化、时间动态以及从复杂数据中提取的深层信息，从而为城市管理和服务的优化提供强大的支持。
Q学习强化学习算法为：
将深度学习网络的结果当做状态/>；
在给定状态下采取行动/>之前，算法评估这一行动的当前预期效用，即的当前值；
若行动并未进行过学习，则其初始化Q值为0；
算法在状态下执行行动/>，观察即时奖励/>和转移到的新状态/>；
根据观察到的即时奖励和新状态，算法更新的值，迭代更新过程公式为：
；
其中，表示状态，/>表示行动，/>表示在状态/>下采取行动/>时的Q值，表示学习率，/>表示基于城市状态/>和状态转移/>的奖励函数，/>表示折扣因子，/>表示在下一个状态/>下所有可能行动的最大Q值；
监测连续迭代中Q值的变化，当Q值的变化率降低到收敛阈值以下时，则判断Q值开始收敛；
若连续迭代中选取的最优行动保持不变，则判断Q值已经收敛到最优策略。
应说明的是，一旦Q值表或Q函数收敛，就可以用它来指导决策制定。在任何给定状态，选择具有最高Q值的行动作为最优行动。
S4：根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施。
获取最优策略的Q值后，设定高阈值，中阈值/>和低阈值/>；
当时，表明行动/>在状态/>下效能大，优先考虑执行此行动，最大化城市状态的改善；
当时，表明行动/>在状态/>具有中等效益，考虑执行此动作，若存在更优的动作，则被更优动作替代，反之，则进行当前动作；
当时，表明行动/>在状态/>下效益低，不执行当前行动，继续寻找其他更优行动选项。
进一步的，根据城市状态的实时变化和历史数据分析，动态调整、/>、和的值，以适应城市发展的实际需求和变化。这确保了阈值规则保持与城市当前需求和目标的一致性。
更进一步的，还可以设定城市中的状态阈值，根据不同的城市状态情况，进行已明显具备产生效能的动作；例如：在交通管理中，设定阈值为，若某路口的交通流量预测/>则增加该路口绿灯时间。
在环境监控中，设定阈值为，若某区域的空气质量预测/>，则启动空气净化***。
在能源管理中，设定阈值为，若能源消耗预测/>，且预计消耗将达到峰值/>，减少非关键设施能源供应比例。
在公共安全中，设定阈值为，若某区域的安全事件频率预测/>，则增派警力比例。
应说明的是，分析历史交通流量数据，确定交通拥堵的临界点，以此作为设定Q值阈值的基础。考虑到交通流量的实时变化和未来趋势，阈值设定需要具有一定的灵活性，以适应不同时间段和特殊事件的影响。不同路口的地理位置和交通流向不同，阈值设定时需要考虑这些因素，以实现更精确的控制。
环境监控中的阈值设定，参考国家或地区的空气质量标准，结合当地实际情况，设定空气质量预测Q值的阈值。考虑到空气质量受季节性因素影响较大，如冬季采暖季，阈值设定应考虑这一季节性变化。评估不同空气质量等级对公众健康的影响，以此作为设定阈值的依据，确保公众健康安全。
能源管理的阈值设定，基于历史能源消耗数据和未来发展趋势，预测能源需求高峰，以指导阈值的设定。在减少非关键设施能源供应时，确保关键设施如医院、学校的能源供应不受影响。考虑到提高能源使用效率的重要性，阈值设定还应包括对能源效率的考量，鼓励采用高效能源技术。
在公共安全方面，根据安全事件的严重性进行分类，对不同类别的事件设定不同的Q值阈值，以实现差异化管理。在增派警力时，考虑到资源的有限性，阈值设定应确保资源能够合理分配，优先考虑高风险区域。在公共安全管理中，除了增派警力外，还应考虑社区居民的参与和协助，如设立社区报警***，提高整体安全水平。
更进一步的，城市管理是一个涵盖广泛领域的复杂***，除了上述提到的交通管理、环境监控、能源管理和公共安全等方面外，还包括许多其他领域，每个领域都可以通过深度学习网络和Q学习强化学习算法来优化管理策略。
S5：实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。
根据实时监控和性能评估的反馈，更新Q学习强化学习算法中的Q值，调整行动的Q值，以反映其对城市状态改善的实际贡献；
基于更新后的Q值，重新评估和调整城市管理和服务的优化策略；
根据模型优化的结果和城市发展的新需求，动态调整高、中、低阈值的设定；
若实施当前行动后，城市状态得到效能提高，则增加其行动的Q值；
若实施另一当前行动后，城市状态未得到效能提高，则减少其行动的Q值。
进一步的，实时监控是通过部署在城市各个关键节点的传感器和监控设备，持续收集关于交通流量、空气质量、能源消耗、公共安全等方面的数据。这些数据不仅提供了城市当前状态的实时快照，而且为评估已实施城市管理策略的效果提供了基础。通过对收集到的实时数据进行分析，可以评估城市管理策略的执行效果，如交通拥堵是否得到缓解、空气质量是否有所改善、能源利用效率是否提高等。这一评估过程需要结合深度学习网络和Q学习强化学习算法预测的结果，以及策略实施前的基线数据进行对比分析。
更进一步的，根据执行效果的评估结果，将反馈数据重新输入到深度学习网络和Q学习强化学习算法中，对模型进行调整和优化。这可能涉及到调整模型参数、重新训练模型以更好地适应城市的动态变化、或是调整学习算法中的策略生成逻辑。基于模型优化和迭代的结果，动态调整城市管理和服务的优化策略。这意味着根据最新的模型预测和策略效果评估，实时更新城市管理措施，如调整交通信号灯的配时策略、优化公共交通调度、调整环境监控和应对措施等，以确保城市管理策略始终保持最优状态。
以上实施例中，还包括一种基于时空大数据模型的城市规建管服的***，具体为：
数据收集与预处理模块：利用物联网技术收集城市的实时数据，并通过数据清洗和预处理技术整合和标准化数据；
时空大数据模型构建模块：构建动态更新的时空大数据模型，实时反映城市的多维度状态；
优化策略模块：通过分析所述时空大数据模型，利用智能算法提供优化策略；
动态调整模块：根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施；
模型优化模块：实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。
计算机设备可以是服务器。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过***总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到***总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储电力监控***的数据集群数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（MagnetoresistiveRandomAccessMemory，MRAM）、铁电存储器（FerroelectricRandomAccessMemory，FRAM）、相变存储器（PhaseChangeMemory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（RandomAccessMemory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（StaticRandomAccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（DynamicRandomAccessMemory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
实施例2
为本发明的一个实施例，提供了一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真/对比实验进行科学论证。
为了验证基于时空大数据模型和深度学习网络以及Q学习强化学习算法的城市管理策略的有效性，进行了一系列的对比实验。实验目标是比较传统城市管理方法和本发明提出的智能城市管理***在交通管理、环境监控、能源管理和公共安全四个方面的性能差异。
实验设计如下：
选取试验区域：选择城市中具有代表性的四个区域，每个区域分别用于交通管理、环境监控、能源管理和公共安全的实验。
数据收集：通过安装传感器和监控设备，收集每个区域的实时数据，包括交通流量、空气质量指标、能源消耗量和安全事件记录。
实施传统管理策略：在每个试验区域实施传统的城市管理策略，持续收集一周的数据作为对照组。
实施智能管理策略：在相同的试验区域实施基于本发明的智能城市管理***，同样持续收集一周的数据作为实验组。
数据分析：比较两组数据，评估智能城市管理***在提高交通效率、改善环境质量、优化能源利用和增强公共安全方面的效果。
详细的数据内容可参考表1。
表1 实验数据参考表
通过优化后的数据对比，我们可以观察到本发明在城市管理各个方面的显著改进。在交通管理方面，通过智能策略的实施，交通流量从4820辆/小时提升到5370辆/小时，增长了11.41%，这表明智能管理***能够有效地优化交通流动，减少拥堵。这一改进不仅提高了道路的使用效率，还减少了车辆排放，对环境有正面影响。
在环境监控方面，空气质量指数的显著改善（从158降低到97，改善了38.61%）证明了智能管理***在环境保护方面的有效性。通过实时监测和自动调整空气净化措施，***能够迅速响应污染事件，保护市民健康。
能源管理的数据显示，智能管理策略能够减少能源消耗（从9870千瓦时降低到8910千瓦时，减少了9.73%）。这一成果说明了通过优化能源分配和使用，智能***不仅能够降低能源成本，还能减少对环境的影响。
在公共安全方面，安全事件数量的减少（从12减少到6，减少了50%）展示了智能管理***在预防和响应安全事件方面的高效性。通过数据驱动的决策支持，***能够预测潜在的安全风险并提前部署资源，从而有效减少了安全事件的发生。
这些数据不仅展示了本发明相比现有技术的显著优势，还体现了其在实际应用中的创新性和新颖性。通过智能化的数据分析和决策制定，本发明能够提高城市管理的效率，改善居民的生活质量，同时促进资源的可持续使用，具有重要的社会和经济价值。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (8)
1.一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，其特征在于，包括：
利用物联网技术收集城市的实时数据，并通过数据清洗和预处理技术整合和标准化数据；
构建动态更新的时空大数据模型，实时反映城市的多维度状态；
通过分析所述时空大数据模型，利用智能算法提供优化策略；
根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施；
实时监控执行效果，并根据反馈优化模型；
所述城市的实时数据包括，交通数据、环境监测数据、能源消耗数据、公共安全数据、社会经济数据和基础设施状态数据；
所述整合和标准化数据包括，缺失值处理、异常值检测与处理、重复数据处理、数据标准化/归一化、数据编码、特征工程、时间序列数据处理和数据集成；
所述构建动态更新的时空大数据模型包括，公式为：
；
其中，表示在时间/>和空间位置/>的综合状态指标，/>表示时间，/>表示空间位置；/>表示环境质量指标，取值范围在0到100之间，反映数据源/>对应位置的环境状况；表示交通流量指数，取值范围在0到100之间，代表数据源/>对应位置的交通拥堵程度；表示人口密度指标，每平方公里的人口数，表明了数据源/>对应位置的人口密集程度；表示一个关于人口密度的高等积分函数，/>表示调节人口密度差异的影响，/>表示考虑的最大人口密度，/>表示在积分过程中考虑的变量人口密度值；/>表示数据源总数，/>表示第/>个数据源的权重，/>表示时间-空间衰减系数；/>表示调节时间距离影响的系数，取值范围为[0,1]；/>表示调节空间距离影响的系数，取值范围为[0,1]；表示环境质量的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示交通流量的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示人口密度的重要性系数，取值范围为[0,1]；/>表示归一化因子，确保在[0,1]范围内；/>表示数据源/>对应的时间，/>表示数据源/>对应的空间位置。
2.如权利要求1所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，其特征在于：所述利用智能算法提供优化策略包括，利用深度学习网络进行城市未来状态的预测，并结合Q学习强化学习算法生成和调整城市管理和服务的优化策略，进行动态调整；
所述深度学习网络为：
；
其中，表示网络中各层的权重矩阵，/>表示网络中各层的偏置向量，/>表示激活函数，/>表示复合特征向量，/>表示当前时间点，/>表示从当前时间点/>到未来时间点的时间间隔，/>表示城市中的空间位置；/>表示网络输出的预测值，表示未来时间点/>和位置/>的城市状态；
所述复合特征向量，由以下元素构成：
；
其中，表示从原始数据中提取的特征向量；/>表示时空大数据模型的当前输出； 和/> 分别表示/>的空间梯度和时间差分，用于捕捉城市状态的动态变化；/>表示一个高等积分函数，用于提取/>中的复杂模式，其中/>是函数的参数向量；
表示城市状态/>在空间位置 /> 的梯度，空间梯度是一个向量，其各个分量表示/> 沿不同空间维度的变化速率：
；
其中， 表示空间位置/>的各个维度，/>表示偏导数；
表示城市状态/> 随时间的变化量，即时间差分，计算公式如下：
；
其中，是两个时间点之间的间隔。
3.如权利要求2所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，其特征在于：所述Q学习强化学习算法为：
将深度学习网络的结果当做状态/>；
在给定状态下采取行动/>之前，算法评估这一行动的当前预期效用，即/>的当前值；
若行动并未进行过学习，则其初始化Q值为0；
算法在状态下执行行动/>，观察即时奖励/>和转移到的新状态 />；
根据观察到的即时奖励和新状态，算法更新的值，迭代更新过程公式为：
；
其中，表示状态，/>表示行动，/>表示在状态/>下采取行动/>时的Q值，/>表示学习率，/>表示基于城市状态/>和状态转移/>的奖励函数，/>表示折扣因子，/>表示在下一个状态/>下所有可能行动的最大Q值；
监测连续迭代中Q值的变化，当Q值的变化率降低到收敛阈值以下时，则判断Q值开始收敛；
若连续迭代中选取的最优行动保持不变，则判断Q值已经收敛到最优策略。
4.如权利要求3所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，其特征在于：所述动态调整城市服务和管理措施包括，
获取最优策略的Q值后，设定高阈值，中阈值/>和低阈值/>；
当时，表明行动/>在状态/>下效能大，优先考虑执行此行动，最大化城市状态的改善；
当时，表明行动/>在状态/>具有中等效益，考虑执行此动作，若存在更优的动作，则被更优动作替代，反之，则进行当前动作；
当时，表明行动/>在状态/>下效益低，不执行当前行动，继续寻找其他更优行动选项。
5.如权利要求4所述的基于时空大数据模型的城市规建管服的方法，其特征在于：所述根据反馈优化模型包括，
根据实时监控和性能评估的反馈，更新Q学习强化学习算法中的Q值，调整行动的Q值，以反映其对城市状态改善的实际贡献；
基于更新后的Q值，重新评估和调整城市管理和服务的优化策略；
根据模型优化的结果和城市发展的新需求，动态调整高、中、低阈值的设定；
若实施当前行动后，城市状态得到效能提高，则增加其行动的Q值；
若实施另一当前行动后，城市状态未得到效能提高，则减少其行动的Q值。
6.一种采用如权利要求1-5任一所述方法的一种基于时空大数据模型的城市规建管服的***，其特征在于：
数据收集与预处理模块：利用物联网技术收集城市的实时数据，并通过数据清洗和预处理技术整合和标准化数据；
时空大数据模型构建模块：构建动态更新的时空大数据模型，实时反映城市的多维度状态；
优化策略模块：通过分析所述时空大数据模型，利用智能算法提供优化策略；
动态调整模块：根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施；
模型优化模块：实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410536975.XA CN118115341A (zh) | 2024-04-30 | 2024-04-30 | 一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410536975.XA CN118115341A (zh) | 2024-04-30 | 2024-04-30 | 一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118115341A true CN118115341A (zh) | 2024-05-31 |
Family
ID=91214604
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410536975.XA Pending CN118115341A (zh) | 2024-04-30 | 2024-04-30 | 一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118115341A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022257201A1 (zh) * | 2021-06-09 | 2022-12-15 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及*** |
| CN116739389A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 广东创能科技股份有限公司 | 基于云计算的智慧城市管理方法及*** |
| CN117273414A (zh) * | 2023-11-23 | 2023-12-22 | 苏州航天***工程有限公司 | 一种用于智慧城市大数据分析识别***及方法 |
| DE202024100071U1 (de) * | 2024-01-09 | 2024-02-08 | Ashwani Kumar | Ein städtisches Nachhaltigkeitsbewertungs-Klassifizierungssystem |
-
2024
- 2024-04-30 CN CN202410536975.XA patent/CN118115341A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022257201A1 (zh) * | 2021-06-09 | 2022-12-15 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及*** |
| CN116739389A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 广东创能科技股份有限公司 | 基于云计算的智慧城市管理方法及*** |
| CN117273414A (zh) * | 2023-11-23 | 2023-12-22 | 苏州航天***工程有限公司 | 一种用于智慧城市大数据分析识别***及方法 |
| DE202024100071U1 (de) * | 2024-01-09 | 2024-02-08 | Ashwani Kumar | Ein städtisches Nachhaltigkeitsbewertungs-Klassifizierungssystem |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Abbasabadi et al. | Urban energy use modeling methods and tools: A review and an outlook | |
| Sial et al. | Detecting anomalous energy consumption using contextual analysis of smart meter data | |
| WO2022241802A1 (zh) | 复杂路网下的短时交通流量预测方法、存储介质和*** | |
| Li et al. | A data-driven strategy to forecast next-day electricity usage and peak electricity demand of a building portfolio using cluster analysis, Cubist regression models and Particle Swarm Optimization | |
| Pranolo et al. | Robust LSTM With tuned-PSO and bifold-attention mechanism for analyzing multivariate time-series | |
| CN115148019A (zh) | 一种基于节假日拥堵预测算法的预警方法及*** | |
| CN116739562A (zh) | 一种基于lstm的配电网稳定性运维方法 | |
| Choi et al. | Diagnosis of building energy consumption in the 2012 CBECS data using heterogeneous effect of energy variables: A recursive partitioning approach | |
| Alecsandru et al. | Hybrid model-based and memory-based traffic prediction system | |
| CN117674119A (zh) | 电网运行风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN117116045A (zh) | 一种基于时空序列深度学习的交通流量预测方法及装置 | |
| CN116826743A (zh) | 一种基于联邦图神经网络的电力负荷预测方法 | |
| CN118115341A (zh) | 一种基于时空大数据模型的城市规建管服的方法及*** | |
| Yang et al. | Forecasting model for urban traffic flow with BP neural network based on genetic algorithm | |
| Mirshekali et al. | Reinforcement Learning-Based Prediction of Alarm Significance in Marginally Operating Electrical Grids | |
| Cui et al. | Spatio-temporal broad learning networks for traffic speed prediction | |
| Du et al. | Short-term power load forecasting based on spark platform and improved parallel ridge regression algorithm | |
| Nastac et al. | Large data analysis for advanced grids | |
| CN117633456B (zh) | 基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法和装置 | |
| CN117973431B (zh) | 一种最优二分共识控制方法、装置、设备及存储介质 | |
| KR102617526B1 (ko) | 빈집 정보 시스템 및 빈집 정보 제공 방법 | |
| CN113822473B (zh) | 一种基于多维数据的牵引力能耗合理区间预测方法 | |
| Curry et al. | Autonomic Source Selection for Real-time Predictive Analytics Using the Internet of Things and Open Data | |
| Yu et al. | Troubleshooting and Traceability Method Based on MapReduce Big Data Platform and Improved Genetic Reduction Algorithm for Smart Substation | |
| Dai et al. | Emergency Task Allocation Mechanism Based on Reputation and Region |
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 |