基于机器学习算法的智慧城市运行安全监测模型研究

作     者：曾莎洁 ZENG Shajie

作者机构：上海市建筑科学研究院有限公司上海200032 上海市工程结构安全重点实验室上海200032 

基　　金：上海市“科技创新行动计划”社会发展科技攻关项目:面向新城建设运营的数字协同与综合决策关键技术及示范(22dz1201500) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2024年第7期

页      码：229-233页

摘      要：对城市运行安全监测数据进行分析,识别城市运行风险并有针对性地提出风险管控措施,是提高城市运行安全水平和风险应对能力的有效手段。利用机器学习非监督学习聚类算法和统计分析方法,结合大数据挖掘技术,建立城市运行安全监测算法模型,反映城市运行安全状态。基于研究结果,选择国内某典型城市开展实例应用验证,通过实践验证了此次研究设计的算法模型能充分说明了城市安全状态和问题隐患。研究成果为城市运行安全状态监测、安全风险的识别建立了算法模型基础,为相关应用实践提供了参考和依据。

主 题 词：智慧城市 机器学习 数据挖掘 算法模型 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2024.07.229

馆 藏 号：203130846...