利用大數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)輔助智慧城市發(fā)展

陳聰，張國(guó)惠，馬曉磊，王印海

1.美國(guó)新墨西哥大學(xué)土木工程系，美國(guó) 新墨西哥州 阿爾伯克基市 87106；

2.北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院，北京 100191；

3.美國(guó)華盛頓大學(xué)土木和環(huán)境工程系，美國(guó) 華盛頓州 西雅圖市 98105

利用大數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)輔助智慧城市發(fā)展

陳聰1，張國(guó)惠1，馬曉磊2，王印海3

1.美國(guó)新墨西哥大學(xué)土木工程系，美國(guó) 新墨西哥州 阿爾伯克基市 87106；

2.北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院，北京 100191；

3.美國(guó)華盛頓大學(xué)土木和環(huán)境工程系，美國(guó) 華盛頓州 西雅圖市 98105

互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用帶來(lái)了信息時(shí)代的數(shù)據(jù)井噴，大數(shù)據(jù)成為當(dāng)前時(shí)代的寶貴資源，而大數(shù)據(jù)分析也成為了新時(shí)代的重要課題。大數(shù)據(jù)分析可以提供更準(zhǔn)確的分析結(jié)果，從而推動(dòng)智慧城市系統(tǒng)的發(fā)展?？偨Y(jié)了智慧城市和大數(shù)據(jù)的基本概念、發(fā)展歷程和主要特點(diǎn)，提出了利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)輔助智慧城市的綜合發(fā)展，旨在為當(dāng)代智慧城市和大數(shù)據(jù)研究提供理論基礎(chǔ)。

智慧城市；城市化；大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)分析；科技發(fā)展

1 引言

近年來(lái)，隨著科技的快速發(fā)展及城市化程度的提高，汽車(chē)保有量以及交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)得到了快速發(fā)展，與此同時(shí)，城市內(nèi)關(guān)于規(guī)劃、運(yùn)行以及管理方面的問(wèn)題日益出現(xiàn)并愈發(fā)嚴(yán)重。交通事故、交通擁堵、環(huán)境污染以及社會(huì)資源的浪費(fèi)和不合理分配已經(jīng)成為了制約新時(shí)代城市發(fā)展的重要原因。以美國(guó)為例，1982年全年美國(guó)的人均交通延誤為14 h，到2010年已上升到34 h，并且預(yù)計(jì)在2020年將達(dá)到人均40 h。與此同時(shí)，目前美國(guó)每年因交通擁堵造成的經(jīng)濟(jì)損失已經(jīng)超過(guò)1000億美元[1]。

為了全面、科學(xué)地解決城市發(fā)展中的各種問(wèn)題，以智能交通為先導(dǎo)的智慧城市（smart city）的概念在近年被提出。智慧城市是基于人和科技之間協(xié)同合作并將人和科技因素進(jìn)行整合運(yùn)用的一種城市發(fā)展理念。作為一種新型的智能化城市管理理念，盡管新世紀(jì)以來(lái)已經(jīng)進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間的討論和探索，但是智慧城市概念的定義仍相對(duì)模糊[2-4]。雖然沒(méi)有準(zhǔn)確的定義，但可以確定的是智慧城市是一個(gè)多學(xué)科綜合的領(lǐng)域，并在城市發(fā)展和新技術(shù)的推動(dòng)下不斷發(fā)展完善。因此，通過(guò)追溯智慧城市概念的起源及發(fā)展，可以對(duì)城市框架下的“智慧”理念有較為清晰的了解。如果一個(gè)城市通過(guò)政府參與性的治理，達(dá)到充分利用自然資源，使社會(huì)、人文、傳統(tǒng)與現(xiàn)代通信、交通設(shè)施的投資可持續(xù)地健康增長(zhǎng)的同時(shí)，提供給居民一個(gè)高品質(zhì)生活，那么就可以稱(chēng)之為智慧城市?？傮w而言，智慧城市系統(tǒng)包含眾多方面，如Giffinger R等人[5]提出了智慧城市的六大方面：智慧經(jīng)濟(jì)、智慧流動(dòng)性、智慧環(huán)境、智慧人群、智慧生活以及智慧管理。其他方面如智慧教育、智慧能源、智慧旅游、智慧文化等也引起了廣泛關(guān)注和深入探討[6]。

數(shù)據(jù)是人類(lèi)從事科學(xué)和社會(huì)研究的一個(gè)重要基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)掘和分析可以獲得數(shù)據(jù)中隱藏的信息，從而為科學(xué)發(fā)展和社會(huì)事務(wù)決策提供可靠的支持。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的不斷完善，數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)源數(shù)量近年來(lái)呈現(xiàn)飛速增長(zhǎng)，給科技和應(yīng)用領(lǐng)域帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。據(jù)分析，如今全世界每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)到2.5 EB（1 EB=100000000 TB）。因此，大數(shù)據(jù)的概念應(yīng)運(yùn)而生。然而大數(shù)據(jù)作為近年來(lái)提出的新概念，并沒(méi)有唯一準(zhǔn)確的定義[7]。根據(jù)相關(guān)研究的定義，大數(shù)據(jù)一般從5個(gè)方面進(jìn)行定義，統(tǒng)稱(chēng)為5V特性[7，8]：數(shù)據(jù)量（volume）、數(shù)據(jù)速度（velocity）、數(shù)據(jù)多樣性（variety）、數(shù)據(jù)價(jià)值（value）和數(shù)據(jù)精確性（veracity）①http://wenku.baidu.com/link? url=JXinwt8XDs KRE1CCTyPM__ xEsvELU3SvMZ4j U-bC3Ml2Wzpo 5IZl6z3KicXa11tm 0wGhcJYibDEt NYVBtht5vIWzEH_ MBmPc9pZbl-nj_jy。后文將對(duì)大數(shù)據(jù)的這5個(gè)特性進(jìn)行深入闡述。在科技迅猛發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)將成為最有價(jià)值的財(cái)富之一。對(duì)于特定的研究?jī)?nèi)容，大數(shù)據(jù)中包含豐富且可信度更高的信息，可用于對(duì)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行解釋和論證，而這需要大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)分析可以提供更完整和準(zhǔn)確的分析結(jié)果，幫助研究者做出可靠而高效的結(jié)論或決策。

智慧城市以及大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)成為推動(dòng)現(xiàn)代化城市發(fā)展的重要理念和方法。因此，在當(dāng)代研究成果的基礎(chǔ)上，本文總結(jié)了智慧城市系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)的基本概念、發(fā)展歷程以及關(guān)鍵技術(shù)，旨在為大數(shù)據(jù)和智慧城市系統(tǒng)的深入研究提供概念和理論基礎(chǔ)。

2 智慧城市系統(tǒng)

2.1 智慧城市系統(tǒng)的興起與發(fā)展

智慧城市是近年來(lái)興起的一個(gè)新概念。智慧城市系統(tǒng)包含眾多方面，如智慧經(jīng)濟(jì)、智慧生活、智慧教育、智慧環(huán)保、智能交通等。根據(jù)Angelidou M[6]的分析，智慧城市系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與發(fā)展一般基于4方面的因素：城市未來(lái)導(dǎo)向、知識(shí)與創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)、科技驅(qū)動(dòng)以及需求驅(qū)動(dòng)。

2.1.1 城市未來(lái)導(dǎo)向

根據(jù)Angelido M的分析，城市未來(lái)導(dǎo)向指的是基于近100年來(lái)學(xué)者在不同時(shí)間段，從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)以及空間布局方面對(duì)于未來(lái)城市構(gòu)想的發(fā)展脈絡(luò)，而這些構(gòu)想是以當(dāng)時(shí)情況下的科技發(fā)展作為技術(shù)基礎(chǔ)。人類(lèi)社會(huì)基于科技發(fā)展的未來(lái)城市發(fā)展的一致性觀點(diǎn)提出于18世紀(jì)50年代，而在工業(yè)化時(shí)代最早的理想城市的概念于1898年由Howard E提出[6]。他的概念是在資本經(jīng)濟(jì)型社會(huì)下，試圖尋求個(gè)人與社會(huì)需求的平衡，這對(duì)以后城市規(guī)劃和發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。19世紀(jì)前30年，歐洲學(xué)者提出了各種新興城市的模型，并將其定義為高效快速的工業(yè)化和機(jī)械化交通建筑綜合體[9]。第二次世界大戰(zhàn)期間，盡管城市規(guī)劃和民生發(fā)展相對(duì)于戰(zhàn)爭(zhēng)居于次要地位，學(xué)者們依然對(duì)新興城市進(jìn)行了規(guī)劃和建設(shè)，用以緩解已有城市的擁堵和污染問(wèn)題。正是在此期間，以科技進(jìn)步為推動(dòng)力的城市大規(guī)模建設(shè)與發(fā)展的概念植根于主要相關(guān)社會(huì)學(xué)科中，如城市規(guī)劃、社會(huì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)等②http://www.iftf.org/our-work/ peopletechnology/ technologyhorizons/futureknowledgeecosystems/。

20世紀(jì)下半葉，隨著科技的發(fā)展，學(xué)者們開(kāi)始深入研究城市信息系統(tǒng)對(duì)于城市發(fā)展的影響，城間信息流以及城市層級(jí)通信的概念被提出。Gottmann J[10]提出了“交互型城市”的概念，用以研究因信息數(shù)據(jù)交互而產(chǎn)生的都市新功能以及這些功能對(duì)城市發(fā)展的作用。20世紀(jì)60年代以后，更多的關(guān)于城市發(fā)展的新名詞被提出，如有線城市（wired city）、電子城市（cyber city）、智能城市（intelligent city）等。隨著信息產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)的興起，越來(lái)越多的基于信息通信技術(shù)的新智慧城市理念被提出[11]。尤其在20世紀(jì)90年代，基于互聯(lián)網(wǎng)在全世界的通達(dá)性，學(xué)者們提出了數(shù)字化世界的概念并認(rèn)為人們的交流將不再受空間距離的制約，而地理概念上的城市聚集和擴(kuò)張將趨于消亡[12-14]。由此可見(jiàn)，自工業(yè)化時(shí)代以來(lái)，科技一直是城市未來(lái)前景的基礎(chǔ)和源動(dòng)力。

2.1.2 知識(shí)與創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)

知識(shí)是創(chuàng)新和人類(lèi)發(fā)展的源動(dòng)力。通過(guò)對(duì)自古希臘文明以來(lái)人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的分析，世界銀行指出，知識(shí)是貫穿人類(lèi)發(fā)展史的持久基礎(chǔ)和動(dòng)力[15]。近年來(lái)，知識(shí)已經(jīng)成為一種可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可管理資產(chǎn)。有別于勞動(dòng)密集型經(jīng)濟(jì)，“知識(shí)經(jīng)濟(jì)”或“知識(shí)型經(jīng)濟(jì)”指的是知識(shí)密集型活動(dòng)多于勞動(dòng)密集型活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)，而且在這種經(jīng)濟(jì)中無(wú)形資產(chǎn)的相對(duì)比重逐漸升高。正如第2.1.1節(jié)所述，第二次世界大戰(zhàn)是以科技為主導(dǎo)和動(dòng)力的城市發(fā)展的開(kāi)端。自此之后，一種以科技及制造產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的園區(qū)越來(lái)越多地形成于城市周邊。這些園區(qū)聚集了大量的制造產(chǎn)業(yè)以及配套的研發(fā)機(jī)構(gòu)，被稱(chēng)為“工業(yè)園”、“科研園”或“科技園”等，其中，以20世紀(jì)50年代的美國(guó)硅谷最為著名[16]。以此為契機(jī)，學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注這種科技聚集的原因和形式，并以此分析不同科技產(chǎn)業(yè)相互合作帶來(lái)的內(nèi)在創(chuàng)新力。而這些分析成為了20世紀(jì)60-70年代有關(guān)智慧和創(chuàng)新型城市發(fā)展的研究基礎(chǔ)[17]。此后，由于知識(shí)層面的科技創(chuàng)新可以轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)下的利潤(rùn)產(chǎn)品（如專(zhuān)利和新產(chǎn)品），社會(huì)的關(guān)注點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)移到推動(dòng)科技轉(zhuǎn)換的方向上來(lái)，而且經(jīng)過(guò)科技轉(zhuǎn)換的新成果可以更好地應(yīng)用于區(qū)域發(fā)展?；诖?，智慧型區(qū)域發(fā)展的概念，如區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)（regional innovation system），成為了智慧城市的研究重點(diǎn)。伴隨著這種區(qū)域創(chuàng)新理念的發(fā)展，國(guó)際和區(qū)域組織如世界銀行、東盟等，利用自己區(qū)域和職能優(yōu)勢(shì)將知識(shí)和科技資源進(jìn)行整合，更好地推動(dòng)城市區(qū)域發(fā)展[18-21]。由上述歷史可知，知識(shí)和創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)是推動(dòng)智慧城市發(fā)展的不可或缺的因素。

以上兩個(gè)方面從時(shí)間維度分析了智慧城市概念的產(chǎn)生、發(fā)展以及內(nèi)在動(dòng)力。在當(dāng)代社會(huì)下，科技創(chuàng)新呈現(xiàn)出低成本、無(wú)線化、高安全及高可靠度等新特點(diǎn)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以更準(zhǔn)確地把握城市發(fā)展的方向并為城市的智慧化管理提供合理的參考。伴隨著科技的低成本化趨勢(shì)和大數(shù)據(jù)分析的廣泛應(yīng)用，當(dāng)前智慧城市領(lǐng)域的發(fā)展主要有兩個(gè)方面：科技驅(qū)動(dòng)和需求驅(qū)動(dòng)。

● 科技驅(qū)動(dòng)：由于科技快速發(fā)展，新的產(chǎn)品或方案被投放市場(chǎng)，這些產(chǎn)品并不以市場(chǎng)或社會(huì)需求為導(dǎo)向，但是為智慧城市的發(fā)展提供了更多功能支持。

● 需求驅(qū)動(dòng)：研發(fā)科技產(chǎn)品或方案，以解決當(dāng)前城市存在的問(wèn)題，并以強(qiáng)化城市的智能化功能為導(dǎo)向。

2.1.3 科技驅(qū)動(dòng)

以科技驅(qū)動(dòng)為動(dòng)力的智慧城市發(fā)展的目的在于新型的科技產(chǎn)品可以迅速商業(yè)化，并為智慧城市提供更多選擇，以實(shí)現(xiàn)智慧城市自身的功能設(shè)計(jì)。利用信息通信系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，這些新產(chǎn)品可以在各個(gè)方面為智慧城市的實(shí)現(xiàn)提供功能支持，如交通、能源、醫(yī)療等。這種科技驅(qū)動(dòng)具有多種表現(xiàn)形式：

● 全球科技論壇及相關(guān)活動(dòng)（如智慧城市學(xué)術(shù)論壇）；

● 基于未來(lái)智慧城市發(fā)展功能的科技自主研發(fā)（如谷歌無(wú)人駕駛技術(shù)研究）；

● 決策機(jī)構(gòu)制定的引導(dǎo)智慧城市發(fā)展的政策法規(guī)（如聯(lián)合國(guó)教科文組織的各項(xiàng)相關(guān)政策）。

由于科技的低成本化，服務(wù)于智慧城市理念的新產(chǎn)品市場(chǎng)迅速擴(kuò)大。預(yù)計(jì)到2020年，全球每年在智慧城市理念上的科技投資將接近160億美元[22]。

2.1.4 需求驅(qū)動(dòng)

如引言中所述，經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的快速發(fā)展帶來(lái)了城市的迅速擴(kuò)張，由此也引發(fā)了一系列亟待解決的城市問(wèn)題和挑戰(zhàn)。主要的問(wèn)題來(lái)自于兩個(gè)方面：城市化進(jìn)程、資源稀缺和氣候變化問(wèn)題。在城市化進(jìn)程中，由于人口的流動(dòng)，城市人口持續(xù)增長(zhǎng)，對(duì)城市資源和社會(huì)發(fā)展的可持續(xù)性構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。同時(shí)，大量流動(dòng)人口的增加也加劇了城市氣候變化以及城市自然資源的稀缺。因此，在城市框架內(nèi)解決如上社會(huì)問(wèn)題成了維持并改善城市發(fā)展的重要課題。為了推進(jìn)城市和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展，以上兩方面問(wèn)題便成為智慧城市領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，從而形成了智慧城市發(fā)展的內(nèi)需動(dòng)力。同時(shí)，在信息高速傳播的當(dāng)今社會(huì)，城市的繁榮和發(fā)展與城市自身的吸引力密切相關(guān)。為了吸引更多的社會(huì)資源，促進(jìn)城市本身的持續(xù)性發(fā)展，當(dāng)?shù)貨Q策機(jī)關(guān)必須提供更加便捷、高效的社會(huì)服務(wù)，而這也成為智能城市的內(nèi)需驅(qū)動(dòng)力[4]。

2.2 智慧城市發(fā)展現(xiàn)狀

根據(jù)Kitchin R[23]的分析，按照“智慧”的來(lái)源，智慧城市可以分為兩類(lèi)。一類(lèi)是在城市大規(guī)模安裝數(shù)字化設(shè)備，包括監(jiān)控設(shè)備、數(shù)字化交通設(shè)施及標(biāo)志、實(shí)時(shí)通信設(shè)備等。通過(guò)收集、整合和分析這些數(shù)據(jù)流，可以對(duì)城市運(yùn)行進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控管理，而這些分析信息也可以被實(shí)時(shí)地發(fā)送到城市居民的移動(dòng)設(shè)備上（如電腦、手機(jī)、GPS裝置等），為城市居民的日?；顒?dòng)提供更加便利的信息。而這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過(guò)存儲(chǔ)和進(jìn)一步分析，可以用來(lái)描述、模擬和預(yù)測(cè)城市運(yùn)行特性以及未來(lái)發(fā)展，從而為智慧城市的進(jìn)一步發(fā)展提供參考依據(jù)[24]。不僅如此，數(shù)字化技術(shù)的大規(guī)模運(yùn)用與發(fā)展也可以刺激當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，尤其是區(qū)域服務(wù)和知識(shí)型經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

另一類(lèi)是在一定區(qū)域內(nèi)發(fā)展知識(shí)型經(jīng)濟(jì)。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，智慧城市是一個(gè)智慧人群領(lǐng)導(dǎo)的由改革、創(chuàng)新和企業(yè)化驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)體。在此系統(tǒng)里，信息和通信技術(shù)（information and communication technologies，ICT）是這個(gè)區(qū)域發(fā)展平臺(tái)中推動(dòng)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新型概念和設(shè)計(jì)的助推力。然而，就信息通信技術(shù)而言，單純嵌套于城市系統(tǒng)中并不能將城市轉(zhuǎn)化為智慧型城市，需要其與人力與社會(huì)資源以及更加寬松開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)體相結(jié)合，推動(dòng)城市的智能化發(fā)展[25]。智慧城市的概念最初定位于技術(shù)和技術(shù)型管理的角度，然而隨著智慧城市概念的不斷完善，社會(huì)資本、教育、經(jīng)濟(jì)等方面與綜合型智慧城市概念的完善越來(lái)越密切。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展為城市科技創(chuàng)新提供了基礎(chǔ)，而這也促進(jìn)了區(qū)域性城市的經(jīng)濟(jì)、文化和環(huán)境的發(fā)展[26]。

由于經(jīng)濟(jì)和科技因素的存在，兩類(lèi)智慧城市其實(shí)是密切相關(guān)的。而利用市場(chǎng)導(dǎo)向型科技來(lái)提高城市管理效率是將兩類(lèi)智慧型城市聯(lián)系起來(lái)的前提。從商業(yè)角度來(lái)說(shuō)，創(chuàng)新型的商業(yè)公司（如谷歌、微軟等公司）成為了智慧城市的大力倡導(dǎo)者。從政府和區(qū)域性組織（如國(guó)家政府和國(guó)際組織）來(lái)說(shuō)，智慧城市的概念為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了更大的潛力和更多的發(fā)展方向[2]，包括以下幾個(gè)方面：

● 城市內(nèi)ICT的廣泛應(yīng)用；

● 市場(chǎng)導(dǎo)向型的城市發(fā)展和管理技術(shù)；

● 以人和社會(huì)為本的創(chuàng)新型城市；

● 旨在提高社會(huì)教育和社會(huì)資本智慧型社區(qū)議程；

● 社會(huì)、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和人文的可持續(xù)發(fā)展。

3 大數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的智慧城市發(fā)展

3.1 智慧城市中大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

Laney D[8]于2001年根據(jù)大數(shù)據(jù)的3個(gè)特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行定義：“大數(shù)據(jù)是具有高數(shù)據(jù)量、高數(shù)據(jù)傳輸速度以及高度多樣性特點(diǎn)的，并需要用新型的經(jīng)濟(jì)型處理方法進(jìn)行處理和發(fā)掘的一種資產(chǎn)”。其中，數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)速度、數(shù)據(jù)多樣性成為定義大數(shù)據(jù)的3個(gè)基本特征，也被稱(chēng)為3V特性。此后，隨著對(duì)大數(shù)據(jù)分析的不斷深入，智慧城市下大數(shù)據(jù)的3V特性被擴(kuò)展為5V特性，增加了數(shù)據(jù)價(jià)值和數(shù)據(jù)精確性[7]。5個(gè)特性的具體解釋如下[7,8]。

（1）數(shù)據(jù)量

大數(shù)據(jù)概念中的數(shù)據(jù)量指的是大量的從各種數(shù)據(jù)源中產(chǎn)生的任意類(lèi)型的數(shù)據(jù)。在智慧城市框架下，多媒體/社交媒體及其他類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)產(chǎn)生量方面呈現(xiàn)幾何級(jí)增長(zhǎng)。即使是現(xiàn)代工業(yè)產(chǎn)品，如汽車(chē)、火車(chē)、發(fā)電站等，其裝備的傳感器數(shù)量也隨著智能化程度的提高在增加，這些傳感器也在持續(xù)收集不斷增多的數(shù)據(jù)。不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量給數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。

（2）數(shù)據(jù)速度

大數(shù)據(jù)概念中的速度指的是數(shù)據(jù)產(chǎn)生、傳輸?shù)乃俣?。在智慧城市框架下，由于?shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)源的持續(xù)增加和數(shù)據(jù)類(lèi)型的不斷變化，數(shù)據(jù)的內(nèi)容也呈現(xiàn)持續(xù)變化的狀態(tài)。對(duì)于某一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和傳輸?shù)乃俣葲Q定了數(shù)據(jù)內(nèi)容變化的速度。數(shù)據(jù)用戶(hù)傾向于更快的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和傳輸速度，以便能夠了解其關(guān)心的實(shí)時(shí)信息。由此而言，大數(shù)據(jù)的速度特點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)處理方法及運(yùn)算算法提出了更高的要求。

（3）數(shù)據(jù)多樣性

大數(shù)據(jù)概念中的數(shù)據(jù)多樣性指的是數(shù)據(jù)的類(lèi)型多樣性，如視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、文字?jǐn)?shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)日志等。數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣性與數(shù)據(jù)源的多樣性密不可分，如手機(jī)、錄像機(jī)、傳感器、社交平臺(tái)等。同傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)（如財(cái)政數(shù)據(jù)、期貨交易記錄、人事信息等）相比，在智慧城市框架下，大數(shù)據(jù)概念中的數(shù)據(jù)包括了大量的復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，且沒(méi)有固定的數(shù)據(jù)格式。與數(shù)據(jù)速度相似，大數(shù)據(jù)多樣性的特點(diǎn)也推動(dòng)了數(shù)據(jù)處理方法及運(yùn)算算法的進(jìn)一步發(fā)展優(yōu)化。

（4）數(shù)據(jù)價(jià)值

大數(shù)據(jù)概念中的數(shù)據(jù)價(jià)值指的是大數(shù)據(jù)中包含有價(jià)值的信息，這些信息可以為相應(yīng)的決策提供有益的參考。數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)需要通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，即從大數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息的過(guò)程。在智慧城市框架下，數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估是所有以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用最重要的特性，正是因?yàn)閿?shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)使用者需要的信息。

（5）數(shù)據(jù)精確性

大數(shù)據(jù)概念中的數(shù)據(jù)精確性指的是大數(shù)據(jù)中包含信息的完整性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)精確性是對(duì)大數(shù)據(jù)質(zhì)量和可信度的描述。任何信息管理實(shí)踐的核心內(nèi)容都是數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)支配、元數(shù)據(jù)管理以及對(duì)數(shù)據(jù)保密性和合法性的要求。精確的原始數(shù)據(jù)有助于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息的分析與發(fā)掘，從而為相應(yīng)的決策提供更加準(zhǔn)確的參考。

3.2 智慧城市框架下大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)提取

3.2.1 大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析學(xué)指的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、提取、去噪、整合和分析，通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)掘數(shù)據(jù)中的信息的科學(xué)過(guò)程。數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域中，包括科學(xué)、體育、廣告等。根據(jù)Ahmed K B等人[8]的分析，大數(shù)據(jù)分析包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用3個(gè)方面。其中，數(shù)據(jù)源包括以下幾個(gè)方面：

● 傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)源，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS）、聯(lián)機(jī)分析多維數(shù)據(jù)集（OLAP Cube）等；

● 新類(lèi)型數(shù)據(jù)源，如網(wǎng)絡(luò)日志、電子郵件、社交媒體等。

從這些數(shù)據(jù)源中獲得的原始數(shù)據(jù)需要通過(guò)進(jìn)一步整理才能形成可以用于分析的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)堆棧。數(shù)據(jù)整理步驟如下：

● 數(shù)據(jù)獲取；

● 數(shù)據(jù)操作；

● 數(shù)據(jù)整合；

● 數(shù)據(jù)去噪；

● 必要的數(shù)據(jù)變換。

得到了可以用于分析的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)堆棧后，具體的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用可以分為如下3類(lèi)：

● 描述性分析（企業(yè)及臨時(shí)性報(bào)表）；

● 預(yù)測(cè)性分析（數(shù)據(jù)發(fā)掘及可視化）；

● 規(guī)定性分析（數(shù)據(jù)模擬、預(yù)測(cè)、最優(yōu)化等）。

3.2.2 智慧城市下大數(shù)據(jù)分析流程

（1）數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)是通過(guò)數(shù)據(jù)源具備的相應(yīng)的記錄裝置記錄得來(lái)，如從實(shí)驗(yàn)中可以獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、從氣象衛(wèi)星的記錄儀中可以獲得特定時(shí)間和區(qū)域的詳細(xì)氣象信息等。相當(dāng)一部分?jǐn)?shù)據(jù)源并不通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)，而且記錄的數(shù)據(jù)可以通過(guò)特定的算法和裝置進(jìn)行篩選。因此一個(gè)重要的問(wèn)題是如何選取合適的篩選裝置，從而將有用數(shù)據(jù)被篩選掉的概率降到最低。數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的另一個(gè)重要問(wèn)題在于如何自動(dòng)產(chǎn)生元數(shù)據(jù)來(lái)記錄所收集數(shù)據(jù)的基本信息，如數(shù)據(jù)是如何記錄的以及某些數(shù)據(jù)的測(cè)量方法等。數(shù)據(jù)采集中的第3個(gè)問(wèn)題是確保數(shù)據(jù)源的合理設(shè)置。由于記錄數(shù)據(jù)在時(shí)間上的相關(guān)性，初始數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤設(shè)置有可能會(huì)導(dǎo)致后續(xù)數(shù)據(jù)的不可信，因此，確保數(shù)據(jù)源的合理設(shè)置是進(jìn)行后續(xù)所有數(shù)據(jù)處理的前提和保證。

（2）智慧城市數(shù)據(jù)提取與分析

通過(guò)數(shù)據(jù)采集獲取的原始數(shù)據(jù)包含各種信息，這些原始數(shù)據(jù)并不能直接分析。因此，不同的研究課題需要從原始數(shù)據(jù)中提取出相應(yīng)的子數(shù)據(jù)集進(jìn)一步處理。對(duì)于前文所述的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，往往需要將其根據(jù)研究?jī)?nèi)容整理為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，降低對(duì)數(shù)據(jù)分析方法在技術(shù)層面的要求。另外，由于數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)采集儀器的精度限制以及其他外界因素的干擾，采集到的數(shù)據(jù)中會(huì)存在不完整或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)記錄，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，確保用于分析的事故數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。第三，由于人為因素的存在，采集到的數(shù)據(jù)有時(shí)并不能完全反映事物的真實(shí)特征，如在事故數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，事故當(dāng)事人在輕微事故的情況下往往選擇不報(bào)，導(dǎo)致實(shí)際收集到的輕微事故數(shù)據(jù)記錄少于實(shí)際事故數(shù)。因此需要更加先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理方法來(lái)盡量消除這種數(shù)據(jù)偏差帶來(lái)的影響。

（3）智慧城市數(shù)據(jù)整合和知識(shí)提取

在大數(shù)據(jù)框架下，由于數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣性，只經(jīng)過(guò)收集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)并不能用于高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析。而且，大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析依賴(lài)于計(jì)算機(jī)算法的高速自動(dòng)運(yùn)算。因此，數(shù)據(jù)整合成為大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)必要步驟。數(shù)據(jù)整合，即根據(jù)研究需要并結(jié)合不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)的差異性，將其整合為一個(gè)整體性的數(shù)據(jù)庫(kù)。整合后的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)具有以下特點(diǎn)：原始數(shù)據(jù)中存在的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和表達(dá)形式的差異應(yīng)在整合后的數(shù)據(jù)庫(kù)中予以保留，并且這些差異能夠用于大數(shù)據(jù)分析的計(jì)算機(jī)算法讀取和高速分析，從而保證整合后的數(shù)據(jù)在算法上的可解性。

此外，在大數(shù)據(jù)的概念下，即使是對(duì)單一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，合理的數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)也是非常必要的。而數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的具體細(xì)節(jié)則由研究?jī)?nèi)容以及研究方法的特殊性來(lái)決定。對(duì)于特定研究?jī)?nèi)容或方法，某種數(shù)據(jù)整合的方法往往較其他方法更有優(yōu)勢(shì)。因此，在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)庫(kù)的可修改性，使該數(shù)據(jù)庫(kù)被用于其他研究時(shí)可以進(jìn)行相應(yīng)的修改，從而增強(qiáng)其實(shí)用性。

（4）數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)提取模型分析

基于前文的分析，大數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)性、數(shù)據(jù)類(lèi)型的各異性，且大數(shù)據(jù)中有高噪音數(shù)據(jù)的存在，因此，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘、分析與應(yīng)用與小樣本數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方法有著本質(zhì)的區(qū)別。正是由于大數(shù)據(jù)具有足夠多的可用樣本，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析可以帶來(lái)比小樣本數(shù)據(jù)分析更加可靠的研究結(jié)果。

大數(shù)據(jù)挖掘與分析需要利用高可信度和高整合度的數(shù)據(jù)庫(kù)、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)分析算法以及適用于大數(shù)據(jù)分析的計(jì)算機(jī)軟硬件環(huán)境。與此同時(shí)，在大數(shù)據(jù)挖掘和分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量及可信度也可以得到提高，而數(shù)據(jù)分析算法根據(jù)其本身的變化也可以通過(guò)調(diào)整變得更加高效和智能化。進(jìn)一步而言，對(duì)數(shù)據(jù)的深入了解有助于查找數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，以此提高數(shù)據(jù)可信度。因此對(duì)于基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)和分析結(jié)果而言，大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)雙向提高的過(guò)程。

不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的低協(xié)調(diào)性是當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析中制約分析效率的一個(gè)重要因素。在此情況下，數(shù)據(jù)分析人員不得不進(jìn)行重復(fù)性的工作（利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言），查詢(xún)和調(diào)用需要的數(shù)據(jù)。因此，提高大數(shù)據(jù)分析中不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的協(xié)調(diào)性，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的相互關(guān)聯(lián)和自動(dòng)化調(diào)用，對(duì)于提高數(shù)據(jù)分析效率有重要的作用。

（5）智慧城市框架下數(shù)據(jù)結(jié)果解釋

數(shù)據(jù)分析的目的是從數(shù)據(jù)中針對(duì)某一問(wèn)題挖掘有用的信息，而挖掘這些信息需要對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行解釋。對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋不是憑空臆造，而是根據(jù)數(shù)據(jù)分析中提出的假設(shè)和先驗(yàn)信息進(jìn)行闡述。同時(shí)，由于大數(shù)據(jù)分析依賴(lài)計(jì)算機(jī)程序的自動(dòng)運(yùn)算，因此研究者需要理解、驗(yàn)證并解釋這些結(jié)果描述的信息，因此，大數(shù)據(jù)復(fù)雜性對(duì)研究者形成了巨大的挑戰(zhàn)?？傊?，對(duì)于大數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō)，僅僅依靠數(shù)據(jù)分析結(jié)果，而不就這些結(jié)果的分析過(guò)程和前提假設(shè)進(jìn)行補(bǔ)充說(shuō)明是徒勞的。

此外，帶有豐富可視化功能的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)能夠?yàn)檠芯空呔吞囟ㄑ芯績(jī)?nèi)容提供更直觀的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析僅僅能對(duì)結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖標(biāo)匯總展示，而如今計(jì)算機(jī)技術(shù)的高度發(fā)展為研究者提供了更加多樣化的可視性界面，從而可以更好地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

總而言之，大數(shù)據(jù)是大量、動(dòng)態(tài)、多樣、詳細(xì)、低成本的內(nèi)部相連的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通過(guò)不同的數(shù)據(jù)分析手段，完成數(shù)據(jù)缺失到數(shù)據(jù)豐富、靜態(tài)分析到動(dòng)態(tài)演變、粗糙地聚合到高分辨力地聚合、相對(duì)簡(jiǎn)單的假設(shè)到復(fù)雜的模型、高級(jí)地模擬到形成理論的一個(gè)大的轉(zhuǎn)變[27]。

4 結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)前，隨著科技的快速發(fā)展，全球范圍內(nèi)城市化進(jìn)程日新月異，而互聯(lián)網(wǎng)和信息化的發(fā)展也帶來(lái)了數(shù)據(jù)井噴的新時(shí)代。智慧城市系統(tǒng)是解決城市化進(jìn)程帶來(lái)的問(wèn)題的有效手段，而在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的支持下，智慧城市已成為城市可持續(xù)發(fā)展的必然趨勢(shì)和選擇。本文總結(jié)了智慧城市和大數(shù)據(jù)的基本概念、發(fā)展歷程和主要特點(diǎn)，旨在為當(dāng)代大數(shù)據(jù)和智慧城市研究提供理論基礎(chǔ)。目前，國(guó)內(nèi)外已有利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智慧城市建設(shè)的先進(jìn)案例③http://www.cbdio.com/ BigData/ 2015-09/25/ content_3884687.htm，如深圳市福田區(qū)利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立完善的電子政務(wù)體系，通過(guò)在此基礎(chǔ)上的進(jìn)一步改進(jìn)，建立快捷、高效的民政服務(wù)系統(tǒng)，提高了政府的行政效能。又如，英國(guó)倫敦在2012年奧運(yùn)會(huì)期間通過(guò)實(shí)時(shí)分析和監(jiān)控，利用閉路電視、地鐵卡、移動(dòng)電話和社交網(wǎng)絡(luò)等資源收集到的交通信息，最大限度地確保了公共交通的暢通，保證了倫敦市在流動(dòng)人口和出行量大量增長(zhǎng)情況下的服務(wù)能力。然而，智慧城市和大數(shù)據(jù)分析也面臨著各方面的挑戰(zhàn)，如智能化設(shè)施建設(shè)中的物質(zhì)和政策支持、大數(shù)據(jù)的開(kāi)放和共享程度、基于城市特征差異的智慧城市設(shè)計(jì)等。只有科技的不斷發(fā)展和社會(huì)各個(gè)方面的全方位參與和協(xié)作，智慧城市系統(tǒng)的建設(shè)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用才能取得豐碩的成果。

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Big data analysis and knowledge discovery for smart city development enhancement

CHEN Cong1, ZHANG Guohui1, MA Xiaolei2, WANG Yinhai3
1.Department of Civil Engineering, University of New Mexico, Albuquerque, New Mexico 87106, USA
2.School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China
3.Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, Washington 98105, USA

Big data have been valuable asset with the widespread internet availability, and big data analyses have gain increasing popularity among international researchers.Comparing to traditional data analysis, big data analyses are able to provide more accurate results to facilitate the development smart city system.The basic knowledge, historical development and features of smart city and big data concepts were summarized, in order to provide theoretical foundations for contemporary research in smart city and big data fields.

smart city, urbanism, big data, big data analysis, science and technology development

TP391

A

10.11959/j.issn.2096-0271.2016029

陳聰（1985-），男，博士，美國(guó)新墨西哥大學(xué)土木工程系博士后研究員，主要研究方向?yàn)榻煌ㄊ鹿式Ｅc數(shù)據(jù)分析、貝葉斯模型、交通安全、交通運(yùn)行與控制、交通地理分析以及智能交通系統(tǒng)。2014年獲美國(guó)新墨西哥州州長(zhǎng)獎(jiǎng)學(xué)金，并就職于美國(guó)新墨西哥州交通廳。目前在Accident Analysis & Prevention、Transportation Research Part C 和Journal of Transport Geography 等相關(guān)領(lǐng)域重要期刊中發(fā)表第一作者文章6篇，并應(yīng)邀擔(dān)任3個(gè)期刊的審稿人?，F(xiàn)任美國(guó)科學(xué)院交通研究會(huì)（TRB）公路安全委員會(huì)（ANB25）子委員會(huì)成員。

張國(guó)惠（1978-），男，美國(guó)新墨西哥大學(xué)土木工程系助理教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)榻煌刂婆c運(yùn)行分析、智能交通系統(tǒng)、交通安全、交通地理分析、交通建模以及交通仿真等。先后主持或參與主持了13項(xiàng)由美國(guó)新墨西哥州交通部等部門(mén)資助的科研項(xiàng)目。在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊及會(huì)議上發(fā)表論文70多篇?，F(xiàn)任美國(guó)科學(xué)院交通研究會(huì)（TRB）信息技術(shù)和系統(tǒng)委員會(huì)委員，多個(gè)期刊審稿人。

馬曉磊（1985-），男，北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院交通運(yùn)輸工程系副教授、博士生導(dǎo)師，入選北京航空航天大學(xué)2013年第三批“卓越百人”計(jì)劃，主要研究方向?yàn)槌鞘泄幌到y(tǒng)優(yōu)化、交通數(shù)據(jù)挖掘與人工智能以及大規(guī)模交通網(wǎng)絡(luò)建模與分析等。主持包括國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技支撐計(jì)劃子課題、北京市科技新星計(jì)劃等10余項(xiàng)研究項(xiàng)目。目前已經(jīng)在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Transportation Research Part C: Emerging Technologies等交通領(lǐng)域頂級(jí)期刊以及TRB等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，其中21篇被SCI收錄，3篇被EI收錄，其中兩篇文章被評(píng)為Science Direct Top 25 Hottest Articles，受邀出版英文專(zhuān)著1章。擔(dān)任美國(guó)科學(xué)院交通研究會(huì)（TRB）人工智能與高級(jí)計(jì)算應(yīng)用委員會(huì)委員。入選2015年北京市科技新星人才計(jì)劃。

王印海（1965-），男，美國(guó)華盛頓大學(xué)（西雅圖）土木和環(huán)境工程系終身教授、博士生導(dǎo)師，哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通信息與控制工程系海外特聘系主任，北京航空航天大學(xué)客座教授，清華大學(xué)長(zhǎng)江講座教授，主要研究方向?yàn)榻煌z測(cè)、e交通學(xué)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用、交通控制、交通建模、智能交通系統(tǒng)、交通安全及交通仿真等。先后主持或參與主持了72項(xiàng)由美國(guó)環(huán)境保護(hù)署、聯(lián)邦交通部等部門(mén)資助的科研項(xiàng)目，其中一項(xiàng)資助強(qiáng)度高達(dá)3000 萬(wàn)美元。分別于2010 年和2011 年獲得中國(guó)自然科學(xué)基金會(huì)海外合作基金（原杰出青年B類(lèi)）和重點(diǎn)項(xiàng)目基金。在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊及會(huì)議上發(fā)表論文150 多篇（其中，100 多篇論文被SCI 收錄），并獲得美國(guó)土木工程學(xué)會(huì)（ASCE）交通工程期刊2003 年度最佳論文獎(jiǎng)。應(yīng)邀在中國(guó)、美國(guó)、日本、歐州等國(guó)家和地區(qū)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、政府及專(zhuān)項(xiàng)研討會(huì)講學(xué)197次。在國(guó)際會(huì)議上發(fā)表演講197次，并獲日本土木工程學(xué)會(huì)第51屆年會(huì)最佳講演獎(jiǎng)。現(xiàn)任美國(guó)聯(lián)邦交通部第10區(qū)（由西北地區(qū)四州構(gòu)成）大學(xué)交通研究中心主任，電氣與電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）智慧城市創(chuàng)意指導(dǎo)委員會(huì)委員，第一屆IEEE智慧城市國(guó)際會(huì)議主席。曾任IEEE智能交通系統(tǒng)分會(huì)理事（2010-2013年）、美國(guó)土木工程師協(xié)會(huì)（ASCE）交通與發(fā)展委員會(huì)（T&DI）理事（2013-2015年）。現(xiàn)任美國(guó)科學(xué)院交通研究會(huì)（TRB）兩個(gè)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員，3個(gè)SCI 收錄期刊的副主編。

2016-03-10