基于时空大数据的粤港澳大湾区城镇群结构研究

粤港澳大湾区是中国重点建设的战略区域,其协同结构的有效认知是打造世界级湾区的核心研究内容。作为一种重要的城镇群发展模式,大湾区内部具有复杂的城镇协同关系,这一关系充分体现在城镇间的人群流动特性上,而跨城职住迁徙是区域人口流动的一种直观、稳定的表现,基于高精度跨城职住迁徙数据开展湾区协同结构的认知意义显著。文章在总结归纳国内外湾区协调发展研究、跨城职住综合应用研究的基础上,基于百度地图所识别的跨城职住时空大数据开展了粤港澳大湾区协同认知方法的研究与实践。研究构建了跨城职住交换网络,以统计单元为网络节点、以交换流量为连接权重,从加权连人连出度占比、加权中心度、迁徙平均距离3个方面认知跨城职住关系。研究进一步结合经济数据展开城镇群协同关系的聚类分析,将大湾区内各空间单元归纳为交流中心单元、优势单元及其特例、待发展单元、输出型单元、输入型单元6类。研究结果发现,当下粤港澳大湾区构建了广州一佛山、中山一珠海、深一莞一惠3处交换结构异质性组团,多中心发展结构明显。同时湾区协同不均衡的问题仍然存在,各类协同特征单元呈显著的圈层结构分布,东西岸城镇交换关系差异明显。最后,本文结合大湾区区域综合结构特征以及大湾区相关规划政策空间布局特征,阐述了大湾区内城镇群结构的发展状态、发展问题以及未来方向。指出未来粤澳大湾区的发展需要进一步加强多中心协调机制优势,解决区域内东强西弱、周边滞后、核心北移等结构问题。梳理各类单元间的合作模式,强化协同网络中优势空间单元的贡献程度,巩固交流中心单元的参与程度,避免极核同周边形成单向的输入输出,充分利用广阔的湾区腹地促进区域功能的循环与互补,以期为粤港澳大湾区的协同发展提供支持。

  • 2021-06-18
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基于人工智能方法的数据库智能诊断

数据库是一种非常重要和基础的计算机系统软件,随着数据库在各行各业的广泛应用,越来越多的人开始关注数据库运行的稳定性.由于各种各样内部或是外部作用的影响,数据库在实际运行的过程中会出现性能异常,而这可能会带来巨大的经济损失.人们大多通过观察监控指标信息来进行数据库异常诊断,但是关于数据库监控指标有数百个,普通的数据库使用者根本无法提取出有价值的信息.一些传统的公司会聘用专业的人员管理数据库,而这种成本会是很多公司难以接受的.因此,如何用较低的成本完成对数据库的自动监控和诊断是具有挑战性的问题.现有的OLTP数据库自动异常诊断方法往往存在着监控信息收集成本过高、适用范围小抑或是稳定性较差等问题.提出了一种智能的数据库异常诊断框架AutoMonitor’提供了数据库异常监测、异常指标提取和根因分析这3个模块,这3个模块分别使用了基于LsTM的时间序列异常诊断模型、KolIIlogorov.smimov检验、和优化的K近邻算法.整个框架分成离线训练和在线诊断这两个阶段.将提出的系统部署在Post盯esQL数据库,通过实验表明该框架对于异常诊断具有较高的精确程度,并且不会对系统性能造成太大的影响.

  • 2021-04-26
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