14、自动化城市的未来:社会、技术与伦理视角

自动化城市的未来:社会、技术与伦理视角

1. 未来城市愿景概述

未来城市的愿景丰富多样,其结构、布局、设计和形态会受到诸多因素影响,如步行便利性、可持续性、恢复力、文化历史以及当地居民的期望等。未来城市的设计将着重考虑社交亲近性,新的交通出行方式或许能在时空上“打破”工作与生活的界限,例如居家办公。

2. 步行城市与城市枢纽
  • 交通排放与步行的意义 :交通部门的温室气体排放量占总量的16%,在可能的情况下,减少车辆使用有助于降低排放。
  • 城市枢纽的概念 :城市枢纽是高密度区域,工作与生活区域可在步行、骑行或使用滑板车的距离内共存,形成相对独立的区域。这减少了长距离通勤,降低了交通能耗和排放,还能增加创新机会、促进合作与社交互动。
  • 步行城市的优势
    • 目前许多城市已有中心商务区(CBD)等枢纽,未来一些小镇中心可能发展成新的CBD。
    • 步行、骑行等主动出行方式越来越受欢迎,与居民的健康和福祉密切相关。像巴黎、巴塞罗那等城市,自行车道、公园和步行街蓬勃发展。
    • 有“15分钟城市”和“30分钟城市”的概念,即人们能在15或30分钟内步行或骑行到达日常所需的场所,如超市、工作地点、学校等,这将减少对汽车的依赖。
    • 主动出行能提高身体素质,降低肥胖、糖尿病等重大疾病的发病率。公共政策在过去几十年积极推动主动出行,西班牙的蓬特韦德拉市就是完全步行化且无汽车城市的范例。
    • 自动化城市可提
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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