【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能城市管理，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系统。
技术介绍
1、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。
2、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。
3、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。
4、因此，本专利技术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
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：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。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：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；
4、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；
5、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；
6、根据所述优化策略，动态调整城市服务和管理措施；
7、实时监控执行效果，并根据反馈优化模型。
8、作为本专利技术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；
9、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。
10、作为本专利技术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：
11、；
12、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。
13、作为本专利技术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；
14、所述深度学习网络为：
15、；
16、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；
17、所述复合特征向量，由以下元素构成：
18、 ；
19、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；
20、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：
21、 ；
22、其中，表示空间位置 的各个维度，表示偏导数；
23、表示城市状态随时间的变化量，即时间差分，计算公式如下：
24、 ；
25、其中，是两个时间点之间的间隔。
26、作为本专利技术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：
27、将深度学习网络的结果当做状态；
28、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；
29、若行动并未进行过学习，则其初始化q值为0；
30、算法在状态下执行行动，观察即时奖励和转移到的新状态；
31、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：
32、；
33、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；
34、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；
35、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。
36、作为本专利技术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，
37、获取最优策略的q值后，设定高阈值，本文档来自技高网...
【技术保护点】
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：
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；
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：
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，
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，
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系统，其特征在于：
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
...【技术特征摘要】
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：
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；
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：
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，<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐阳，叶娟娟，雷宏亮，邹胜，汪丛军，叶平，王余江，
申请(专利权)人：中亿丰数字科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。