21、中国智能城市建设与推广战略研究

中国智能城市建设与推广战略研究

1. 智能城市研究背景与概况

智能城市相关研究成果由47位院士和180多位专家,经过两年多深入调研、分析后完成。研究成果以系列丛书形式出版,包括1本综合卷和13本分卷,由浙江大学出版社陆续发行。综合卷探讨如何在中国未来智慧城市发展中开展具有中国特色的智能城市建设与推广,分卷则聚焦城市经济、科技、文化、管理教育等多个方面的智能城市建设与推广。

1.1 城市发展空间的转变

自20世纪90年代起,世界进入信息技术时代,城市从传统二元空间逐渐发展为三元空间,具体如下:
|空间类型|含义|
| ---- | ---- |
|物理空间(P)|由城市物理环境和城市实体组成|
|人类社会空间(H)|人类决策和社会交互空间|
|网络空间(C)|由计算机和互联网构成的“网络信息”空间|

目前国内外提出的“智慧城市”建设主要集中在网络空间(C)的构建,而中国的城市智能化应强调三元空间相互协调,实现规划、产业、生活和社会公共服务的相互促进,超越现有的电子政务、数字城市、网络城市和智慧城市建设概念。

1.2 新技术革命推动城市智能化

对于新技术革命,不同人有不同观点,如“第二经济”“第三次工业革命”“工业4.0”“第五次工业革命”等。在城市领域,新技术革命的特点是将新一代传感器技术、互联网技术、大数据技术和工程技术知识融入城市系统,提升城市建设、经济、管理和公共服务质量,开启城市智能化发展新时代。将中国城市化与新技术革命有机结合,既能促进中国城市智能化良性健康发展,也能催生更多新技术。中国应积极参与这一进程,为世界经济、科技发展做出更大贡献。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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