深度学习在城市大数据融合中的应用与挑战分析

• 作者: 申占恒
• 来源期刊: 信息系统工程
• 关键词: 城市大数据 数据融合 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 教育论坛
• 页码范围: 164,166
• 页数: 2页
• 字数: 2850字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申占恒	南开大学经济学院	1	0	0.0	0.0