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[導(dǎo)讀] 七月,在同濟大學(xué)舉辦的“建筑智能”的大派對上,我們主導(dǎo)了第八組感知、模擬、預(yù)測:億級數(shù)據(jù)如何輔助智慧城市決策的教學(xué)工作,下面是一些成果分享。

 七月,在同濟大學(xué)舉辦的“建筑智能”的大派對上,我們主導(dǎo)了第八組感知、模擬、預(yù)測:億級數(shù)據(jù)如何輔助智慧城市決策的教學(xué)工作,下面是一些成果分享。

 

此次活動,我們?yōu)榇蠹規(guī)砣齻€主題的內(nèi)容:

第一組:主動多元感知城市脈搏

人口、商業(yè)、環(huán)境等信息的深度發(fā)掘,對于城市的規(guī)劃與建設(shè)具有指導(dǎo)意義。我們運用樹莓派自主搭建了一套軟硬件環(huán)境信息感知裝置,采集到靜安區(qū)七個地鐵站早高峰、非高峰時段,地鐵站內(nèi)外的溫度、濕度、噪聲、PM2.5等理化數(shù)據(jù)。

 

運用Datamap大數(shù)據(jù)分析平臺,人口潮汐、POI、地鐵進出站人流等數(shù)據(jù),分析并呈現(xiàn)出環(huán)境信息、人口密度、POI分布等隨時空變化的趨勢,并進行了變量的關(guān)聯(lián)性分析。對數(shù)據(jù)的深入挖掘與展現(xiàn),將帶領(lǐng)我們揭開城市的秘密,共同創(chuàng)建更美好的城市。

 

第二組:智能規(guī)劃決策

城市規(guī)劃是一門歷史悠久、包羅萬象的復(fù)雜科學(xué),近年來其與人工智能呈現(xiàn)出互動相長的趨勢,一方面,城市規(guī)劃方法正經(jīng)歷由傳統(tǒng)的基于美學(xué)修養(yǎng)和經(jīng)驗知識的感性判斷,向由大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)支撐的理性規(guī)劃轉(zhuǎn)變;另一方面城市研究與城市規(guī)劃的實踐為人工智能研發(fā)提供了巨大的應(yīng)用平臺和發(fā)展思路。

 

在本產(chǎn)品中,我們設(shè)計了智能生成城市規(guī)劃方案的對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型“UrbanGAN”,實現(xiàn)了根據(jù)目標地區(qū)城市規(guī)劃特征在指定地塊生成適應(yīng)性方案,并且可以適應(yīng)不同語境下的城市更新,模型中還考慮了非地理因素如人口變動和就業(yè)情況的影響,此外通過結(jié)合BicycleGAN保證了生成方案的多樣性,能夠滿足規(guī)劃師靈活的需求。

 

第三組:城市空間價值預(yù)測

通過對大量上海地區(qū)固定資產(chǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型建立,完成了一套完整的價格查詢、預(yù)測和對比的工具矩陣,旨在從真實而客觀的數(shù)據(jù)視角,透視區(qū)域固定資產(chǎn)價格及商業(yè)潛力,并以可視化的界面向用戶傳遞有效信息。

 

在前端界面,基于datamap集成系統(tǒng),我們通過echarts代碼進行數(shù)據(jù)輸入和展示,以數(shù)據(jù)可視化的形式向用戶反饋上海城市地區(qū)任意位置的固定資產(chǎn)預(yù)測值,以及其周圍500米到1公里范圍內(nèi)交通、教育、醫(yī)療等信息的綜合評價結(jié)果。

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