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场景化、集成化、平台化,他们如何构建大数据全流程应用支撑体系?

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2021-07-28

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由城市数据派主办的

第一届全国规划行业大数据应用优秀机构

评选活动于2018年成功举办

在50余家机构的积极参与下

颁奖典礼在2018年7月北京圆满举办

点击查看活动详情


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第一届成果汇总了约230项大数据项目

形成近800页的《评选报告》

点击下载该报告

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2021年城市数据派重磅推出

第二届全国规划行业大数据应用优秀机构评选 

本届活动收到了众多机构提交的

大数据实践与研究项目成果

感谢所有报名机构的大力支持!


此次报名参选机构类型多源

包括传统规划设计机构、

交通设计机构、

建筑设计机构、

勘察测绘机构、

自然资源相关部门、

以及大数据研究中心、信息中心、

新兴的前沿数据科技公司等


参选成果总数也大大超过上一届

提交的成果类型非常丰富

涵盖国土、交通、规划设计项目、

软件工具研发、平台开发搭建,

以及各类专利、软著、论文、著作等类型


6-8月将开启参选机构成果展示

我们将通过城市数据派微信

以及城市数据派官网

www.udparty.com

展示参选机构提交的部分成果


9月将重磅发布第二届参选成果报告

及举办颁奖典礼现场公布评选结果

关注城市数据派不错过精彩!




第二届全国评选参选机构介绍


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江苏省规划设计集团有限公司于2020年5月经省委、省政府批准,由江苏省城市规划设计研究院和江苏省城镇与乡村规划设计院转企改制后组建成立。


集团拥有城乡规划编制、建筑行业(建筑工程)专项、风景园林工程设计专项、旅游规划设计、市政行业(道路工程)设计、工程咨询等6项甲级资质、资信,市政(给水、排水、桥梁工程)专业设计乙级资质;拥有梯次合理的技术人才队伍,现有专业技术人员670余名,高级职称以上约占40%,其中国务院特殊津贴专家5名,住房和城乡建设部专家委员2名,江苏省“333工程”中青年科学技术带头人13名;拥有一批核心自主知识产权,近年先后获得全国优秀城乡规划设计奖130余项,其中一等奖以上20余项,发明专利、软件著作权、实用新型专利160余项。


集团立足江苏、面向全国,作为省级规划设计行业的重要平台,将通过优化整合资源,发挥规模和集聚效应,凭借雄厚的技术力量和卓越的创新能力,继续致力于国土空间规划、宜居城市建设、乡村振兴、历史文化保护、风景园林、市政交通、建筑工程等城乡建设发展领域全专业、全过程技术咨询与服务,为助力国家重大战略实施,推动我省规划设计行业总体发展走在全国前列发挥示范引领作用。

 

江苏省规划设计集团在大数据等新技术应用探索上以应用为导向,强调与科研课题、生产项目深度融合,从数据融合与数据挖掘、平台建设与软件开发、探索研究与技术积累、项目应用与技术推广等方面,不断推进相关研究和实践向“场景化、集成化、平台化”迈进,着力构建“全流程”应用支撑体系,致力于提升科研设计水平和规划师工作效率。



以下大数据项目成果仅为该机构提交的部分参选成果展示,想看到所有大数据项目成果及关于项目的更多介绍和使用技术? 期待城市数据派9月重磅发布【第二届全国评选报告】,将汇总所有参选大数据项目成果详细介绍!



《高铁效应下的城市规划编制技术研究》

成果简介:


主要用于高铁网络的拓扑结构、区域联系强度与紧密度、枢纽结构体系、城镇等级结构体系、城际高铁分布特征、区域联系划分与网络视角下的站点功能划分等,为区域规划和城市站点之间比较提供支撑。基于社会网络对高铁网络进行上述应用内容进行分析,如社会网络中度中心性:反映了节点可以直接联系的节点数,介中心性反映了某节点处于其他节点对间最短路径中的次数与节点对之间所有最短路径数目的比值,衡量了一个点的连通潜力,即该节点对网络信息流动的影响能力,社区检测方法揭示网络聚集和子网的分布。


对城市 OD 数据(如基于高铁班次、汽车班次、高铁 OD、城乡公交、百度迁徙等)进行分析,通过构建多个城市 / 城镇之间的 OD矩阵,明确各城市 / 城镇两两之间的联系特征,并将实际流量在空间上进行表达,进而为区域规划分析提供支撑。



左图:高铁站点间班次联系图


右图:高铁站点加权度的核密度分布





《江苏省沿江城镇群生态廊道和特色风貌塑造规划》


成果简介:


采用携程网景点数据对区域旅游资源进行分析。可根据景点评分,判断不同区位、不同类型旅游景点人气分布特征;可通过对旅游景点的分类提取,识别生态景观、历史文化、现代文化博览等不同类型景点,采用核密度分析方法,识别各类旅游资源的空间集聚特征;也可通过对不同地区景点数、评分值、景点种类、能级等要素对地区特色进行综合评价。



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《基于大数据的南京地标产业空间分析及对策研究》


成果简介:


课题为承接南京市宏观经济研究中心课题,主要目的是从提升城市功能和区域责任担当两个视角切入地标产业分析,通过地标产业助力创新名城、智造名城、枢纽城市及区域中心城市。课题沿着空间视角下产业集聚发展和区域视野下产业协同发展两条主线,从理论基础、宏观形势及内涵界定等方面进行基础研判。


厘清发展目标的基础上,围绕“空间集聚指数”、“要素支撑指数”和“配套协同指数”,构建地标产业空间分析的指标体系。在构建指标体系的基础上,对多维度的城市地标产业进行分析,通过多维度指标分析、多尺度空间对比、归纳总结等分析方法,从明晰地标产业空间发展战略与城市功能定位,对地标产业进行分析、评估与监测,进而提出南京地标产业优化提升路径与对策建议。





《2019年南京经济发展大数据分析研究》


成果简介:


该课题为南京市宏观经济研究中心课题,主要目的是基于手机信令数据、网络通讯数据、银联刷卡数据、工商企业数据、POI数据等新兴数据,从创新活力、消费活力、城市联系、产业发展等多个维度,构建基于大数据的南京城市经济发展指标评价体系,反映一段时期内各评价指标的变化情况,对南京经济发展运行状况进行分析,发现南京经济运行中的新矛盾、新问题,针对性地提出相关策略举措和实施建议,定期形成研究报告供市委市政府领导参阅。


特别是在2020年疫情影响下,课题结合各类数据分析从南京市人口流动,第二产业、第三产业和第一产业发展情况等几个方面,细致深入的分析疫情影响并提出相应的对策建议。该课题获得南京市宏观经济研究中心一致好评,部分报告得到南京市主要领导阅批,起到了较好的决策咨询作用。



《宿迁市生态园林体系规划》


成果简介:


基于大数据分析技术,构建了从市域到中心城区、街区的生态园林体系规划方法。在市域层面从生态格局和廊道体系两大方面为市域生态园林体系构建提供方案;在市区层面构建指标体系,对中心城区生态园林体系进行体检评估,提供规划方案和建设指引,并为项目库建立提供支撑;在街区层面建立绿化宜居街区划定和分类识别方法,指导街区层面具体设计和建设。



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《宿迁市中心城区商业服务设施布局规划》


成果简介:


通过提取目标城市与周边城市商业设施POI 数据,分类统计各城市专业市场POI数量,并判断目标城市市场辐射范围。根据POI 数据属性与关键字对专业市场进行分类提取,并统计各城市专业市场(商铺)数量,分析两两城市之间的断裂点,以此判断目标城市专业市场辐射范围。


通过提取目标城市与周边城市商业设施POI数据,采用统一标准划定城市商圈,对目标城市商圈在区域中的地位进行分析。




《特色田园乡村建设试点规划》


成果简介:


采用GPS 设备调查乡村居民日常生活出行习惯,采用网格分析法对村民经常停留的空间、路径进行叠加分析,研究村民时空活动规律、评价乡村空间活力建立人、时间、空间及活动的对应关系,利用新技术挖掘农民出行习惯,对村庄物质环境改善提供规划建议。


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结合居民活动空间密度打造节点景观



《南京溧水区总体城市设计》

成果简介:


抓取人群活力数据,对数据进行清洗和处理,通过空间插值、核密度等方法识别人流聚集特征,分析工作时间段、休息时间段、休闲时间段不同空间特征。研究老城、新区、景点等不同功能区人群活动时间特征,进一步对节假日与工作日人群活力进行对比分析。


市域人群活力分布


市域活力功能区划分



《郑州城市“双修”》

成果简介:


对城市中每日不同时间节点的人群活动分布进行对比分析,可以对城市中居住、就业、娱乐各功能板块分布进行判断。


提取城市建成区内建筑肌理与层数要素,梳理城市建成区内的建筑高度分布状况,根据需求对建筑高度进行分类、分区,服务于城市空间形态规划设计或城市更新、城市双修等。


通过多源数据对城市集中建成区内老旧小区所处区域进行评价,包括商业设施、商业活力、公共服务设施、其他生活服务设施等配套状况,以此为依据对不同区域的老旧小区提出针对性的更新或改造措施。


采用开源交通大数据,识别城市主要交通拥堵节点与拥堵区域,为城市更新或综合交通等专项规划提供依据。以 15 分钟或 30 分钟为间隔抓取路况信息,按照等级进行储存,并对各时间轴的拥堵等级进行叠加分析,得出高峰期与平常时段的主要拥堵区域。


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郑州中心城区10:00 人群活动分布图


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郑州中心城区19:00 人群活动分布图


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《苏州古城慢行交通规划》


成果简介:


综合利用多源数据和数据挖掘算法,识别城市慢行系统中的主要问题,为制定慢行系统的优化方案提供决策支持。基于高德地图分析地铁站点周边的步行与骑行可达性,结合POI 数据和道路交通态势数据,识别慢行系统中需进行重点改善的区域。基于公共自行车借还车数据以及地图导航数据,识别热点步行和骑行路径集合。基于百度街景和深度学习方法,评估步行和骑行环境。


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《城市活力街道系统平台构建》


成果简介:


通过收集长时间人流活动热力数据,借助空间分析方法将其反映到对应街道上,对街道活力进行测度,分析其空间特征。以人流活动反映街道活力,以街道周边设施表征街道设施建设情况,对二者进行匹配分析,计算街道活力设施匹配度。


通过机器学习方法,对街道各项特征进行自主学习、分类,为活力街巷研究、规划提供依据。采用CART 决策树进行回归,使用“基尼系数”划分属性。数据集D 的纯度用基尼值来度量,Gini(D) 越小,数据集D 的纯度越高。属性a 的基尼指数为Gini_index(D,a),选择划分后基尼指数最小的作为最优划分属性,为避免决策树过拟合,采用后剪枝方法降低过拟合风险。




《基于生活圈的社区巴士智慧优化》


成果简介:


根据社区居民出行链的设施位置和顺序,划分不同出行目的的线路模式;根据社区出行需求特征,以及基于运行成本的考虑,划分社区巴士线路模式,确定社区巴士车型选择与时刻表编排。


利用对公交线路和站点数据建立复杂网络数据集。首先,选择加权度非常高的站点;其次,选取中介性较高的站点;最后,选取加权度较高,集聚系数也较高的站点;合并这三类站点,为社区巴士线路选址时确定重要的公共交通节点提供依据。


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社区巴士线路选址思路示意图


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将轨迹转换为路段之间的关系


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模型思路示意图

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