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智慧城市网格管理事件模式挖掘与预测
被引量:
2
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作者
吴俊
王杰艺
金耀辉
《上海城市规划》
2018年第1期51-56,共6页
城市化进程的快速发展给城市管理带来了巨大的挑战,城市问题事件的管理和预警已成为城市可持续发展的一个重要组成部分。多变量时间序列分析预测模型RBTA可以挖掘城市管理事件发展的基本趋势、周期性、异常事件以及不同城市管理事件之...
城市化进程的快速发展给城市管理带来了巨大的挑战,城市问题事件的管理和预警已成为城市可持续发展的一个重要组成部分。多变量时间序列分析预测模型RBTA可以挖掘城市管理事件发展的基本趋势、周期性、异常事件以及不同城市管理事件之间的耦合关系。使用来自于上海市徐汇区网格中心的真实城市管理事件数据及对模型进行评估,该模型的平均拟合均方根误差为0.12,平均预测均方根误差为0.15,预测准确率比现有方法中最好的方法高4.9%。
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关键词
智慧城市
时间序列
预测
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职称材料
题名
智慧城市网格管理事件模式挖掘与预测
被引量:
2
1
作者
吴俊
王杰艺
金耀辉
机构
上海信投建设有限公司
上海交通大学电子信息与电气工程学院
上海交通大学人工智能研究院
出处
《上海城市规划》
2018年第1期51-56,共6页
文摘
城市化进程的快速发展给城市管理带来了巨大的挑战,城市问题事件的管理和预警已成为城市可持续发展的一个重要组成部分。多变量时间序列分析预测模型RBTA可以挖掘城市管理事件发展的基本趋势、周期性、异常事件以及不同城市管理事件之间的耦合关系。使用来自于上海市徐汇区网格中心的真实城市管理事件数据及对模型进行评估,该模型的平均拟合均方根误差为0.12,平均预测均方根误差为0.15,预测准确率比现有方法中最好的方法高4.9%。
关键词
智慧城市
时间序列
预测
Keywords
Smart city
Time-series
Forecast
分类号
TU981 [建筑科学—城市规划与设计]
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作者
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1
智慧城市网格管理事件模式挖掘与预测
吴俊
王杰艺
金耀辉
《上海城市规划》
2018
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