基于7大城市實景數據，清華大學團隊開源GPD模型

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原標題：基于7大城市實景數據，清華大學團隊開源GPD模型
關鍵字：數據,模型,城市,政策,解讀
文章來源：大數據文摘
內容字數：6319字

內容摘要：

大數據文摘授權轉載自HyperAI超神經
作者：李寶珠
編輯：三羊
城市，是人們安居樂業的故土，是開展經濟建設的基石，承載著細膩的人文情懷與宏偉的國家發展脈絡。長期以來，管理者一直在探尋更加高效、科學的城市治理方法，解決不同地區資源供給不平衡、交通擁擠、人口流失等問題。在物聯網、AI、大數據等技術的加速迭代下，智慧城市應運而生，在越來越多的國家開始了因地制宜的革新。
如果將智慧城市建設比喻成「蓋房子」，那么時空數據便是必不可少的「磚瓦」，基于時空數據的時空預測模型更加是構成智慧城市框架的重要基礎。
時空數據，顧名思義，記錄了在時間和空間兩個維度上的發生與變化，包含地理信息、氣象數據、交通數據、人口數據、衛星遙感數據等。
但是，由于城市發展水平不盡相同、數據收集政策也存在差異，導致部分城市的時空數據匱乏，難以支撐預測模型的構建。對此，現有方法主要是利用數據豐富的源城市數據訓練模型，并將其應用于數據稀缺的目標城市。但這一過程往往依賴于復雜的匹配設計，如何實現對源城市和目標城市之間更加泛化的知識遷移仍是一個重要挑戰。
針對城市計算中廣泛存在的數據稀缺性問題，清華大學電子工程系城市科學

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