第四范式:基于机器学习的荷兰智慧城市宜居性预测模型研究

作     者：邬峻 WU Jun

作者机构：兰阿纳雄智慧城市基金会 

出 版 物：《风景园林》 (Landscape Architecture)

年 卷 期：2020年第27卷第5期

页      面：11-29页

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081303[工学-城市规划与设计(含：风景园林规划与设计）] 0813[工学-建筑学] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：大数据 第四范式 机器学习 宜居性 预测模型 

摘      要：本研究系统地调查了第四次工业革命背景下大数据爆炸给传统研究范式带来的挑战和机遇。以荷兰智慧城市宜居性预测模型为例,引入数据密集型的第四范式新研究方法。首先从传统研究范式和宜居性研究现状出发,收集与人居环境宜居性相关的变量和可用的多源数据集。然后执行必要的数据清理、数据工程、数据特征提取方面的工作流程,使收集到的原始数据能够满足机器学习的基本要求。随后在机器学习的反复实验中,选用监督式机器学习关于多级目标预测的2个通用算法:多类别决策丛林和多类别决策森林,经过比选和优化得到最优算法。然后,将这种最优算法部署到云计算环境中生成智能预测工具箱,以监测和预先干预荷兰人居环境的宜居性。研究表明,与传统研究范式相比,尖端的人工智能技术和基于第四范式开发的新兴机器学习算法确实在知识发现、定量分析、知识快速更新和预测研究中具备独特优势。该范式在处理未来智慧城市中更大量、多样、精准、快速的研究数据集时将更加高效并更具创新前景。