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城市计算概述

武汉大学学报（信息科学版） 2015年第1期40卷 1-13页

作者：郑宇微软亚洲研究院北京100080 上海交通大学致远学院上海200240 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031

城市计算是计算机科学中以城市为背景,与城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。城市计算通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战。本文介绍了城市计算的定义、框架和主要研究问... 详细信息

城市计算是计算机科学中以城市为背景,与城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。城市计算通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战。本文介绍了城市计算的定义、框架和主要研究问题,概述了城市计算的典型应用和所需要的技术。

关键词：城市计算大数据时空数据分析异构数据融合城市感知

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面向数字时代的城市计算中心

建筑科学 2023年第1期39卷 1-6页

作者：朱宁涛袁晓东刘燕刘珊珊肖从真柏洁国家建筑工程技术研究中心北京100013 中国建筑科学研究院雄安分院北京100013 中国建筑科学研究院有限公司北京100013 雄安云网科技有限公司河北保定071700

雄安城市计算中心项目是在中国阔步迈向数字时代的大背景下建成并运行的.作为首座与城市同步建设的城市计算中心,雄安城市计算中心对于探索未来城市计算中心的发展方向及城市计算中心对于未来中国城市数字化发展、科学布局城市智能基础... 详细信息

雄安城市计算中心项目是在中国阔步迈向数字时代的大背景下建成并运行的.作为首座与城市同步建设的城市计算中心,雄安城市计算中心对于探索未来城市计算中心的发展方向及城市计算中心对于未来中国城市数字化发展、科学布局城市智能基础设施、构建数字城市整体架构、探索智能城市管理模式等,都具有重要的作用和意义.本文结合雄安城市计算中心项目的规划、设计、建造过程,浅述城市计算中心建筑的定义,明确主要功能系统和基本规划设计策略.

关键词：数字城市城市计算城市计算中心智能基础设施数字城市整体架构智能城市管理模式

面向季节性时空数据的预测式循环网络及其在城市计算中的应用

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计算机学报 2020年第2期43卷 286-302页

作者：张建晋王韫博龙明盛王建民王海峰清华大学软件学院大数据系统软件国家工程实验室清华大学北京信息科学与技术国家研究中心百度公司

实际生活中有很多带有季节特征的时空数据,在城市计算领域分布尤广,例如交通流量数据便具有较为明显的以天或周为周期的统计学特征.如何有效利用这种季节特征,如何捕捉历史观测与待预测数据之间的相关性,成为了预测此类时空数据未来变... 详细信息

实际生活中有很多带有季节特征的时空数据,在城市计算领域分布尤广,例如交通流量数据便具有较为明显的以天或周为周期的统计学特征.如何有效利用这种季节特征,如何捕捉历史观测与待预测数据之间的相关性,成为了预测此类时空数据未来变化趋势的关键.传统时序建模方法将时序数据分解为多个信号分量,并使用线性模型来进行预测.此类方法具有较强的理论基础,但对于数据的平稳性要求过于严格,难以预测趋势信息复杂的数据,更不适用于高维的时空数据.然而在真实场景下,季节性时空数据的周期长短可变,且不同周期的对应关系往往并不固定,存在时间、空间上的模式变化与偏移,很难作为理想的周期信号以传统时序方法建模.相比之下,深度神经网络建模能力更强,可拟合更为复杂的数据.近几年有许多工作研究了如何利用卷积神经网络和循环神经网络来处理时空数据,也有一些工作讨论了如何有效利用周期性信息提升预测的准确性.但深度神经网络受困于梯度消失和误差累积,难以捕捉时序数据中的长时间依赖,且少有方法讨论如何在深度神经网络中有效建模上述具有弹性周期对应关系的时空信号.本文针对真实场景下季节性时空数据的上述问题,给出具有弹性周期对应关系的时空数据预测问题的形式化定义,并提出了一种新的季节性时空数据预测模型.该模型包含季节网络、趋势网络、时空注意力模块三个部分,可捕捉短期数据中的临近变化趋势和长期数据中隐含的季节性趋势,并广泛考虑历史周期中的每个时空元素对未来预测值的影响.为了解决深度循环网络难以捕捉时序数据中的长时间依赖的问题,本文提出一种新的循环卷积记忆单元,该单元将上述模块融合于一个可端到端训练的神经网络中,一方面实现了时间和空间信息统一建模,另一方面实现了短期趋势特征与历史周期特征的统一建模.进一步地,为了解决季节性数据中的各周期时空元素对应关系不固定的问题,本文探讨了多种基于注意力模块的时空数据融合方式,创新性地提出一种级联式的时空注意力模块,并将其嵌入于上述循环卷积记忆单元内.该模块建模记忆单元的隐藏状态在不同周期内的弹性时空对应关系,自适应地选取相关度高的季节性特征辅助预测.实验部分,我们选取了两个时空数据预测在城市计算中最为典型的应用:交通流量预测和气象数据预报.本文所提出的时空周期性循环神经网络在北京、纽约的交通流量数据集、美国气象数据集上均取得了目前最高的预测准确性.

关键词：深度学习注意力模型时空预测城市计算时空数据

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基于城市计算的分布式异常数据分级过滤算法

计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2525-2531页

作者：王誓伟徐晓斌梁中军北京工业大学未来网络科技创新中心北京100124 国家气象信息中心北京100081

现代城市中,传感器设备无时无刻地收集和释放着各式各样的城市数据,而这些数据可能会因环境干扰、设备故障或人为篡改而变得异常。针对城市数据会面临数据异常的问题,定义了一套适用于异构数据的提取协议,并基于提取协议设计了一种基于... 详细信息

现代城市中,传感器设备无时无刻地收集和释放着各式各样的城市数据,而这些数据可能会因环境干扰、设备故障或人为篡改而变得异常。针对城市数据会面临数据异常的问题,定义了一套适用于异构数据的提取协议,并基于提取协议设计了一种基于高斯隶属度的分布式异常数据分级过滤算法。最后通过仿真实验验证了该算法能够准确过滤异常数据,从而提高城市计算效率,降低网络开销。

关键词：城市计算物联网大数据异常过滤移动边缘计算

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城市计算中的显露模式分析方法研究

城市计算中的显露模式分析方法研究

作者：肖凡智长春工业大学

学位级别：硕士

在城市数字化,智能化的浪潮中,城市数据是城市智能化的基石,如何高效处理分析城市数据成为研究热点,所以本文就针对如何挖掘城市数据中显露模式的问题进行了深入的研究。因为城市数据具有多维异构、来源丰富等特性,导致无法直接挖掘显... 详细信息

在城市数字化,智能化的浪潮中,城市数据是城市智能化的基石,如何高效处理分析城市数据成为研究热点,所以本文就针对如何挖掘城市数据中显露模式的问题进行了深入的研究。因为城市数据具有多维异构、来源丰富等特性,导致无法直接挖掘显露模式。所以本文针对城市的不同数据类型和不同的挖掘目标给出对应的数据特征抽取方法,使得可以对城市数据进行显露模式挖掘,同时对没有预先给定特征抽取方法的数据,提出了利用城市原始数据分布状况挖掘疑似显露模式的算法,从而达到对城市数据的充分利用。本文主要工作如下:1.针对城市数据类型和挖掘目标的不同设计对应数据特征抽取方法本文针对几种常见的城市数据,如POI数据、GPS数据、公交数据等,结合不同的挖掘目标给出了不同的特征抽取方法,例如:城市中POI数据,其挖掘目标可能是不同类别POI的显露模式,也可能是不同功能区域之间POI的显著差异属性。同时为了实现挖掘不同区域的POI显露模式,设计一种基于层次树对POI名称直接聚类的特征抽取方法。最后通过真实的城市数据进行实验挖掘到有效的显露模式。2.针对没有预先特征抽取数据挖掘疑似显露模式方法无法预先对所有数据和不同的挖掘目标都设计对应的特征抽取方法,所以导致这些数据无法挖掘显露模式,为解决这个问题,本文依据格代数理论,针对城市原始数据分布的状态,在格中寻找标注数据的支配节点,提出了一种在支配数据点外侧区域挖掘疑似显露模式的算法s-EP,并分析了算法的有效性。

关键词：显露模式城市计算多源异构数据数据立方体疑似显露模式

综合城市计算和时空注意力残差网络的共享单车需求预测

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综合城市计算和时空注意力残差网络的共享单车需求预测

作者：王艺筱大连交通大学

学位级别：硕士

近年来随着社会经济的快速发展,机动车保有量持续增长伴生的交通拥堵、交通污染、交通事故等问题受到广泛重视。交通强国战略对交通发展提出“保质保量”的新要求,其中碳中和、碳达峰等可持续发展理念深入人心,共享交通行业应运而生。... 详细信息

近年来随着社会经济的快速发展,机动车保有量持续增长伴生的交通拥堵、交通污染、交通事故等问题受到广泛重视。交通强国战略对交通发展提出“保质保量”的新要求,其中碳中和、碳达峰等可持续发展理念深入人心,共享交通行业应运而生。共享单车作为城市共享出行的主力军之一,具有资源共享、绿色低碳、健康时尚等优势。但共享单车系统的飞速发展及规范不当,导致其过度侵占公共道路及空间资源,影响城市慢行交通秩序,为交通安全治理带来隐患。而共享单车需求预测是科学合理规划共享单车资源的基石。因此,研究如何精准预测共享单车需求,构建实时、高效、精确地共享单车需求预测系统,为共享单车停车规划、资源配置与重置及路径引导提供有力支撑;在改善居民慢行出行环境、提高共享出行竞争力、促进相关企业降本增效、优化城市慢行交通系统资源配置、缓解交通拥堵及节能减排等方面意义重大。鉴于上述背景,为了深入探究共享单车出行的复杂时空规律与特征,揭示城市因素对共享单车出行需求的影响,提高出行需求预测精度,开展本研究。利用从政府数据开放平台获取的深圳市共享单车订单大数据及城市因素数据集,基于python开发环境可视化分析共享单车出行时空分布规律及其影响因素间的相关性。结合城市计算理论,将疫情、天气状况、最低温度、最高温度、风速、是否工作日与非机动车道长度设为城市因素,构建综合城市计算和时空注意力残差网络的共享单车需求预测模型(USTARN)。本模型先将共享单车发生、吸引或OD数据通过空间区域划分及不同时长特性的时间序列切分捕捉单车流的时空依赖性,再结合注意力机制进行深度残差学习,最后根据城市因素预测结果调整深度残差预测结果,提高模型预测性能。将共享单车数据集及城市因素数据集按7:1:2划分为训练集、验证集与测试集,分别进行训练预测、模型参数自适应调整及模型验证对比实验。研究表明,USTARN模型能够在较短的计算时间内,精确求解各小区的共享单车出行需求,且较传统的S-LSTM、BiLSTM、CNN模型误差更低,具有较好的预测性能。USTARN模型充分反映了时间、空间、疫情、天气、温度、风速、非机动车道长度等城市因素对共享单车出行需求的影响。

关键词：交通数据挖掘城市计算深度学习共享单车出行需求预测

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城市计算视角下的空间粗糙关联规则方法研究

热带地理 2018年第6期38卷 751-758页

作者：廖伟华聂鑫广西大学数学与信息科学学院南宁530004 广西大学公共管理学院南宁530004

同位模式表示不同类型的实体在空间邻域内共同频繁出现的规律,是城市实体空间关联的主要表达形式,但不能挖掘出指定实体的空间关联,需要寻找新的计算方法。在城市计算的视角下,通过引入粗糙集研究城市空间关联问题发现:1)该方法能把复... 详细信息

同位模式表示不同类型的实体在空间邻域内共同频繁出现的规律,是城市实体空间关联的主要表达形式,但不能挖掘出指定实体的空间关联,需要寻找新的计算方法。在城市计算的视角下,通过引入粗糙集研究城市空间关联问题发现:1)该方法能把复杂的地理空间关联问题转换成信息决策问题,在信息决策表中计算城市实体之间的空间关联等拓扑关系,计算过程和结果可以挖掘城市行业之间的空间集聚和关联问题。2)通过属性约简得到属性核可以把高维空间数据降维,找到影响空间关联的重要因子。3)该方法拓宽了城市计算的理论方法体系和粗糙集方法的行业应用。最后,通过Python爬取南宁市城市服务业数据,进行方法的验证,计算结果与成熟的Apriori算法结果,以及南宁市服务业空间关联实际情况基本一致,证明了粗糙空间关联方法的可行性和正确性。

关键词：空间关联粗糙集城市计算服务业南宁市

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城市计算中的显露模式分析方法研究

计算机与数字工程 2021年第4期49卷 766-770,775页

作者：肖凡智张雨竹尹耀宽许建潮刘钢长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

城市计算中可以利用显露模式分析方法挖掘数据中的显露模式,但城市数据往往是多源异构数据,难于集成在一张表中分析。论文设计了一种显露模式分析算法,并针对城市数据多源异构问题,如兴趣点数据,GPS数据,公交数据等分别提出了不同转换方... 详细信息

城市计算中可以利用显露模式分析方法挖掘数据中的显露模式,但城市数据往往是多源异构数据,难于集成在一张表中分析。论文设计了一种显露模式分析算法,并针对城市数据多源异构问题,如兴趣点数据,GPS数据,公交数据等分别提出了不同转换方法,使得城市数据可以有效融合在一张表中以便于使用显露模式分析。实验表明该方法对城市计算中的显露模式分析是有效的。

关键词：显露模式城市计算多源异构数据

城市规划设计教育拥抱城市计算——以麻省理工学院和香港大学教育创新为例

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城市规划设计教育拥抱城市计算——以麻省理工学院和香港大学教育...