深度学习在城市大数据融合中的应用与挑战分析

申占恒

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城市大数据具有多源、异构和模态复杂等特点,通常在数据融合之后才能纳入统计分析.融合处理需要首先识别城市大数据的基本特征,然后选择相匹配的数据融合方法.深度学习算法作为数据融合中的前沿技术,可以用于城市大数据的输出阶段融合、输入阶段融合和双阶段融合,解决包括人群流动、环境污染预测和交通流量预测在内的诸多城市问题.未来的研究面临着数据质量低、模态复杂和融合方法单一等问题,应从数据特征探索、融合方法创新和特征关联分析继续推进.

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来源
《信息系统工程》 |2020年第3期|164166|共2页
作者
申占恒;
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作者单位

南开大学经济学院;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
城市大数据; 数据融合; 深度学习;

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