Machine Learning Methods in the Environmental Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hsieh, William W.

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2009-8

价格:$ 90.40

装帧:

isbn号码:9780521791922

丛书系列:

图书标签:

• Machine Learning
• Environmental Science
• Data Mining
• Environmental Modeling
• Predictive Modeling
• Statistical Modeling
• Remote Sensing
• Ecology
• Climate Change
• Bioinformatics

《人工智能驱动的未来城市规划：数据、模型与实践》 在二十一世纪，城市化进程以前所未有的速度推进，给全球的社会、经济和环境带来了深刻的挑战。如何构建可持续、宜居、高效的未来城市，已成为我们共同面临的紧迫课题。本书《人工智能驱动的未来城市规划：数据、模型与实践》正是在这样的背景下应运而生，它深入探讨了如何运用最前沿的人工智能技术，革新传统的城市规划理念与方法，为应对城市化带来的复杂问题提供切实可行的解决方案。 本书并非仅仅罗列技术术语，而是着眼于人工智能在城市规划这一具体领域的落地应用。我们认识到，城市是一个极其复杂的巨系统，其运行涉及交通、能源、住房、环境、社会服务等方方面面。而人工智能，尤其是机器学习、深度学习、强化学习等分支，以其强大的数据分析、模式识别和预测能力，为我们理解和优化这个巨系统提供了前所未有的工具。 第一部分：数据是智慧城市的核心基石 在人工智能蓬勃发展的时代，数据被誉为“新石油”。本书的开篇，我们将首先聚焦于构建智慧城市所必需的数据基础设施。我们将详细介绍城市规划中常用的数据类型，包括但不限于： 空间地理数据： 卫星影像、高分辨率遥感数据、GIS（地理信息系统）数据，它们构成了城市物理空间的底图。 交通出行数据： 传感器数据、GPS轨迹、公共交通刷卡记录、交通流量数据，这些数据揭示了城市居民的流动模式。 环境监测数据： 空气质量、水质、噪音、气象数据，它们反映了城市生态环境的健康状况。 人口与社会经济数据： 人口普查、就业统计、消费行为、社交媒体数据（在合规的前提下），这些数据描绘了城市的社会肌理。 基础设施与能源数据： 电力消耗、水资源使用、通信网络覆盖、建筑信息模型（BIM）数据，它们反映了城市的运行效率和承载能力。 本书将深入探讨如何高效、可靠地采集、存储、清洗、融合和管理这些海量异构数据。我们不仅会介绍先进的数据处理技术，如数据湖、数据仓库、ETL（Extract, Transform, Load）流程，更会强调数据治理的重要性，包括数据质量控制、隐私保护、数据安全以及伦理考量，为后续的人工智能模型训练打下坚实的基础。 第二部分：人工智能模型的选择与构建 有了优质的数据，接下来的关键是如何运用人工智能模型来发掘其中的价值。《人工智能驱动的未来城市规划：数据、模型与实践》将系统性地介绍适用于城市规划的各类人工智能模型，并阐述它们的原理与适用场景。 预测性模型： 交通流量预测： 运用时间序列分析、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型，精准预测未来交通拥堵情况，为交通信号优化、道路规划提供依据。 能源需求预测： 基于历史用能数据、天气信息、节假日等因素，利用回归模型、梯度提升树等，预测城市不同区域、不同时段的能源消耗，优化能源供应与调度。 人口迁移与分布预测： 结合经济发展、住房价格、就业机会等多重因素，利用基于代理的模型（Agent-based modeling）或机器学习方法，预测人口流动趋势，为城市功能区划分、公共服务布局提供参考。 环境污染预测： 通过集成气象数据、排放源数据、地形信息等，运用卷积神经网络（CNN）或图神经网络（GNN）等，预测区域空气污染扩散，协助制定有效的环保政策。 优化与决策模型： 交通网络优化： 利用强化学习（Reinforcement Learning）技术，对交通信号灯配时进行实时自适应优化，缓解交通拥堵。 公共设施选址优化： 结合人口密度、服务半径、交通可达性等多种因素，运用运筹优化算法或基于机器学习的启发式算法，确定医院、学校、公园等公共设施的最优布局。 城市空间形态优化： 通过遗传算法（Genetic Algorithms）或模拟退火（Simulated Annealing）等，探索最优的城市开发密度、绿地比例、建筑高度组合，以实现可持续发展目标。 应急响应与资源调度： 针对自然灾害、突发公共卫生事件等，利用图搜索算法、队列论等，优化救援队伍、医疗物资的调度，提高应急响应效率。 模式识别与分类模型： 土地利用分类： 利用遥感影像，结合CNN等深度学习模型，自动识别和分类城市的不同土地利用类型，如居住区、商业区、工业区、绿地等。 异常检测： 识别城市运行中的异常模式，例如潜在的犯罪热点区域、未被发现的非法建筑、异常的能源消耗点等。 城市功能区识别： 基于POI（Point of Interest）数据、人口密度、社交媒体签到等信息，运用聚类算法或主题模型，自动识别城市的商业中心、居住区、休闲区等功能分区。 本书将详细介绍这些模型的数学原理、算法流程，并结合实际案例，演示如何选择合适的模型、进行特征工程、模型训练、参数调优以及模型评估。我们还将探讨模型的解释性问题，即如何理解模型做出决策的逻辑，这对于城市规划的科学性和可信度至关重要。 第三部分：人工智能在城市规划中的实践应用 理论与模型的阐述之后，本书将回归实践，深入剖析人工智能在各个城市规划领域的具体应用案例。我们将展示如何将上述数据和模型转化为实际的规划成果与决策支持。 智慧交通规划： 如何利用AI预测和优化交通流，设计智能化的公共交通网络，实现车路协同，提升出行效率，减少碳排放。 可持续能源管理： 如何通过AI预测能源需求，优化可再生能源的整合，构建智能电网，降低能源损耗，促进能源的清洁化。 韧性城市建设： 如何运用AI评估城市在气候变化、自然灾害等方面的脆弱性，制定风险规避和灾后重建策略，提升城市的韧性。 绿色空间与环境保护： 如何通过AI分析城市绿地分布，监测空气和水质，识别污染源，优化城市生态系统，提升居民的生活质量。 精细化城市治理： 如何利用AI辅助城市管理者进行精细化管理，如智能垃圾分类、智能照明、违章建筑监测等，提升城市运行效率和服务水平。 社区规划与服务优化： 如何通过AI分析居民需求，优化教育、医疗、文化等公共服务的布局和供给，构建更具包容性和活力的社区。 本书将重点介绍这些应用背后的技术流程、数据挑战、模型选择以及所带来的实际效益。我们还将探讨如何构建多模态AI系统，整合不同领域的数据和模型，实现城市规划的协同与集成。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 任何颠覆性的技术在应用过程中都会面临挑战，人工智能在城市规划领域也不例外。本书的最后一部分，我们将坦诚地讨论这些挑战，并对未来进行展望。 数据隐私与安全： 如何在利用个人数据进行城市规划的同时，严格保护公民的隐私权，防止数据泄露和滥用。 算法公平性与偏见： 如何确保AI模型不会因为训练数据的偏差而产生歧视性结果，例如在资源分配或服务供给上存在不公平现象。 技术的可解释性与透明度： 如何让城市规划的决策过程更加透明，让公众能够理解AI的建议，增强信任。 跨部门协作与能力建设： 如何打破部门壁垒，推动不同政府部门、研究机构、企业之间的合作，并培养具备AI素养的城市规划人才。 监管与政策框架： 如何建立适应AI发展的法律法规和政策框架，引导AI在城市规划领域的健康发展。 我们坚信，人工智能不是城市规划的终点，而是开启未来城市新篇章的强大引擎。通过深入理解人工智能的潜力，合理运用数据与模型，并审慎应对伦理挑战，我们能够共同塑造更加智能、绿色、包容、可持续的未来城市。本书旨在为城市规划师、政府决策者、技术开发者以及所有关心城市未来的人们提供一份系统性的指南，激发创新思维，共同推动城市规划领域的深刻变革。

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