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基于多源异构数据融合的城市感知计算的任务书
一、任务背景
随着城市化进程的不断加速和智能化技术的快速发展，城市感知计算作为城市智能化的重要组成部分，正在逐步成为城市管理和公共服务的核心手段。城市感知计算涉及多源异构数据的采集、处理和融合，通过建立感知模型和智能分析算法，对城市各种资源、环境、社会等因素进行感知和分析，实现对城市状态的实时监测和预测，以及对城市发展趋势和问题的分析评估。
然而，城市感知计算面临着多种挑战，包括数据来源不够多样化、数据质量无法保证、数据分析效果不佳等。为了克服这些挑战，需要采用多源异构数据融合的方法，将来自不同数据源的信息整合起来，形成综合的数据集，并应用相应的分析算法进行处理，从而提高数据的可信度和有效性。
二、任务内容
本次任务旨在基于多源异构数据融合的方法，开展城市感知计算的研究，包括以下内容：
1.数据采集与预处理
（1）采集城市各类数据，包括但不限于地理信息、气象信息、交通信息、社会经济信息等，并进行数据预处理，包括数据清洗、数据过滤、数据转换等。
（2）建立数据采集和预处理的标准流程，确保数据的准确性和支持数据融合。
2.数据融合与预处理
（1）采用合适的数据融合方法，将不同数据源中的数据进行整合，生成综合数据集。
（2）对综合数据集进行预处理，包括数据划分、数据重构、数据归一化等预处理工作，为后续的数据建模和分析提供支持。
3.模型建立与数据分析
（1）根据城市感知计算的需求，选择合适的数据建模方法，建立相应的感知模型，包括但不限于机器学习、神经网络、分类树等模型。
（2）从城市资源、环境、社会等多个方面对城市状态进行感知和分析，包括但不限于城市交通流量、空气质量、人口流动等。
4.效果评估与应用
（1）评估模型与数据分析的效果，包括模型的准确性、鲁棒性和数据画像的全面性等评估指标。
（2）将所得结果应用于城市管理和公共服务领域，如城市交通控制、城市规划、紧急救援等，为城市发展及市民生活提供更有针对性的服务。
三、任务要求
1.本次任务需深入了解城市感知计算的基本理论和技术，并根据实际需求灵活运用相关算法和工具。
2.本次任务数据来源需要多元化，要求数据的数量和质量均符合实际需求。
3.本次任务模型建立与数据分析需要有较高的准确性和全面性，实验结果要具有较高的可复现性和可靠性。
4.本次任务需要有较强的团队协作和沟通能力，有能力尽量突破技术难点。
四、任务成果
1.本次任务的主要成果包括完成城市感知计算的设计与实现，特别是基于多源异构数据融合的方法构建城市感知计算系统。
2.本次任务还要求将所得创新性成果投稿国内、国际刊物或会议上，并且在实际应用中得到验证和应用。
3.任务完成后，还需提交完整的研究报告，包括研究的背景，研究现状、数据处理与分析方法、系统设计与实现等内容。
五、参考文献
1.张家豪.高航、城市感知计算技术研究与应用.电子工业出版社,2019.
2.魏宁、郑明巨、钟萍、等.多源异构城市感知数据融合关键技术分析[J].计算机科学,2019,46(8):66-72.
3.姜少安、赵永馥.基于自治传感网的城市感知计算模型研究[J].计算机应用,2017,37(11):3110-3116.
4.张建军、王栋昌、赵丽玲、等.基于多源异构数据融合技术的城市资源便捷度感知研究[J].兰州理工大学学报,2018,44(5):149-157.