智慧城市網(wǎng)格管理事件模式挖掘與預(yù)測

吳 俊 王杰藝 金耀輝 WU Jun, WANG Jieyi, JIN Yaohui

0 引言

工業(yè)革命以后，城市化的速度呈指數(shù)形式的增長，城市中每天都有數(shù)以千計(jì)的新住宅建成，全球范圍內(nèi)每周有數(shù)百萬的人口遷入城市?？焖俪鞘谢瘞砹私?jīng)濟(jì)發(fā)展的同時出現(xiàn)了許多問題，例如城市人口密度過高、交通堵塞、嚴(yán)重的環(huán)境污染等。

原有的人工管理方式已經(jīng)無法覆蓋飛速增加的城市面積與城市問題，需要引入更加智能化的方式對城市進(jìn)行管理，智慧城市的概念應(yīng)運(yùn)而生。智慧城市是城市使用先進(jìn)的信息與通信手段采集多種數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理以對城市管理與資源配置提供有效的支持[1]。

智慧城市的主要應(yīng)用領(lǐng)域集中在城市公共安全、城市基礎(chǔ)設(shè)施、城市交通、能源及公共事業(yè)、環(huán)境保護(hù)、智慧治理等方面。本文的研究內(nèi)容屬于智慧治理范疇。政府推進(jìn)信息通信技術(shù)的構(gòu)建，提高公民決策的參與程度，提高公共社會服務(wù)的效率，實(shí)現(xiàn)透明治理，更加有效的管理城市資源，這就是“智慧治理”[2]?？紤]到城市管理的重要性以及各利益相關(guān)方協(xié)作以達(dá)到理想的城市發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)增長率以及城市的宜居性，智慧治理是智慧城市研究發(fā)展的重要方向之一[3]。

當(dāng)前在智慧城市和智慧治理領(lǐng)域國內(nèi)外已有了一系列的研究工作，網(wǎng)格化管理是城市管理的電子化平臺，將整個城市分區(qū)按照一定的規(guī)則劃分成網(wǎng)格，由專門的網(wǎng)格中心監(jiān)管人員對所管轄范圍內(nèi)的網(wǎng)格進(jìn)行巡查，當(dāng)發(fā)現(xiàn)所管轄區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)問題后上報(bào)網(wǎng)格中心。同時，網(wǎng)格中心也收集來自于市民的投訴或建議，并統(tǒng)一上報(bào)處置。網(wǎng)格化管理的核心功能主要包括：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集與存儲、各類數(shù)據(jù)的智能化匯總統(tǒng)計(jì)與分析、各組織機(jī)構(gòu)績效的考核與評比等。

表1 時間序列分析算法比較

城市各類問題事件都在不同程度上影響了人們的正常生活或財(cái)產(chǎn)安全，導(dǎo)致城市各類問題發(fā)生的影響因素可能眾多而復(fù)雜。本文主要圍繞時空行為信息學(xué)，充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)，基于網(wǎng)格化管理系統(tǒng)中采集得到的各類投訴數(shù)據(jù)，重點(diǎn)挖掘城市中各類問題事件的發(fā)生規(guī)律、可能的影響因素，全面、精確、實(shí)時地掌握各類風(fēng)險動態(tài)，同時基于挖掘結(jié)果建立預(yù)測與預(yù)警模型。一方面能夠?qū)Ω黝愂录谖磥硪欢螘r間內(nèi)最可能發(fā)生的時間進(jìn)行預(yù)測，提前預(yù)防、控制可能發(fā)生的危險事故和突發(fā)事件。另一方面能夠?qū)Ω黝愂录l(fā)生和演化過程進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警，因此能夠在危機(jī)事件發(fā)生后，做到有效的信息共享和協(xié)調(diào)聯(lián)動。核心目標(biāo)是基于城市網(wǎng)格化管理數(shù)據(jù)，旨在推進(jìn)智慧城市與智慧治理建設(shè)過程中，從城市與社區(qū)管理角度出發(fā)，有效地掌握數(shù)據(jù)采集、分析、預(yù)測的方法，實(shí)現(xiàn)人與技術(shù)的充分融合，在危機(jī)發(fā)生前及發(fā)生后均能做出有效的決策或行動，使城市與社區(qū)的管理更智慧、更高效、更安全。

本文研究包含了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、事件預(yù)測與預(yù)警等整套挖掘過程。從網(wǎng)格化管理系統(tǒng)中采集相應(yīng)數(shù)據(jù)，并對包含居民投訴建議及各類基礎(chǔ)設(shè)施的基本信息建立多級數(shù)據(jù)倉庫，對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與融合；針對各類問題相關(guān)事件，結(jié)合基礎(chǔ)設(shè)施基本信息等多源數(shù)據(jù)，詳細(xì)分析導(dǎo)致每類事件發(fā)生的觸發(fā)因素，以及導(dǎo)致各類事件嚴(yán)重程度增加的演化因素；基于觸發(fā)因素關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，建立多維度融合預(yù)測模型，對各類事件在未來一段時間的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測；基于演化因素關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，對各類事件在發(fā)生和演化過程進(jìn)行監(jiān)控，并在事件急速惡化之前及時預(yù)警。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.1 智慧治理

巴布爾[4]認(rèn)為市政府對解決全球性問題至關(guān)重要，并指出“市長統(tǒng)治世界”。目前，對城市智慧治理的行政重視已經(jīng)與學(xué)術(shù)關(guān)注相平行。城市治理已經(jīng)發(fā)展成為一個相對成熟的學(xué)術(shù)領(lǐng)域[5]。但是最近，電子政務(wù)和創(chuàng)新研究正在與它聯(lián)系起來，制定可使城市更加智能的方法[6]。吉爾[7]指出，智慧治理是一種新型電子治理形式，其利用先進(jìn)的信息技術(shù)互聯(lián)和整合信息、流程、機(jī)構(gòu)和物質(zhì)基礎(chǔ)設(shè)施，使政府可以更好地為公民和社區(qū)服務(wù)。

KORTUEM G等[8]研究了智慧治理中公共服務(wù)以及社會管理方面的內(nèi)容，在日常生活中，對于群眾的投訴、求助、社會事務(wù)等方面的處理可以鑲嵌在全市智慧管理和市場運(yùn)作的社會服務(wù)體系之中，并在此基礎(chǔ)上為城市綜合規(guī)劃、應(yīng)急響應(yīng)、社區(qū)管理提供基礎(chǔ)平臺服務(wù)，實(shí)現(xiàn)政府一站式服務(wù)體系。在這種情況下，政府可以收集和分析城市各個地區(qū)的實(shí)時數(shù)據(jù)，為公眾提供更快捷、更靈活的服務(wù)。公眾可以通過手機(jī)、個人電腦等方式上傳信息，實(shí)現(xiàn)對事件的實(shí)時查詢。

1.2 時間序列模型

現(xiàn)有的大多數(shù)時間序列預(yù)測方法是不考慮不同城市事件之間關(guān)系的單一模型。小波變換、傅立葉變換和AutoPlait[9]可以檢測季節(jié)性，但是它們不能預(yù)測未來的事件。AR、ARIMA++、PLif[10]和Trimine[11]能夠挖掘時間序列的發(fā)展模式和預(yù)測未來的發(fā)展情況，但是由于它們使用線性模型，因此無法處理非線性情況。FUNNEL[12]、TBATS[13]可以捕獲單變量時間序列方法的所有模式，但是它們不能捕捉不同時間序列事件之間的關(guān)系。EcoWeb[14]是一種多元時間序列方法，但它只能處理競爭關(guān)系，而不能處理其他類型的關(guān)系。深度學(xué)習(xí)算法如LSTM等模型不具有可解釋性，無法解釋時間序列發(fā)展的內(nèi)在原因，對實(shí)踐應(yīng)用的幫助不大。表1展現(xiàn)了RBTA模型與其他時間序列分析模型的對比結(jié)果。

2 案例：上海市徐匯區(qū)網(wǎng)格中心

上海市徐匯區(qū)網(wǎng)格中心打造了具有徐匯特色的城區(qū)綜合治理體系，即1+13+X體系。1個區(qū)級平臺：在網(wǎng)格化管理的基礎(chǔ)上，融入12345市民服務(wù)熱線、聯(lián)動聯(lián)勤、應(yīng)急處置等職能，拓展社會管理和公共服務(wù)事項(xiàng)，構(gòu)建一體化運(yùn)行的綜合樞紐。13個街鎮(zhèn)中心：通過重心下移、資源下沉和權(quán)力下放，讓最靠近服務(wù)對象的管理主體真正有職有權(quán)有人有物，使街道鎮(zhèn)成為城區(qū)管理和社會治理的重要平臺。延伸X個工作站：306個居民區(qū)、5個園區(qū)、1個地下軌交設(shè)立工作站，做到管理空間全覆蓋。徐匯區(qū)通過上述的體系標(biāo)準(zhǔn)，形成了一套行之有效的城市綜合管理方法，配套信息化手段，提升了智慧城市的能力水平。在推進(jìn)過程中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的信息化手段能夠提高網(wǎng)格化工作的效率，起到了事中事后監(jiān)管的作用，但是把握不準(zhǔn)城市管理事件發(fā)展的基本趨勢、周期性、異常事件和不同事件之間關(guān)系，僅能通過個人經(jīng)驗(yàn)對一些問題進(jìn)行預(yù)測，存在較大的錯誤率。

本文使用徐匯區(qū)網(wǎng)格中心的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來評估我們提出的模型RBTA，本次使用的徐匯區(qū)網(wǎng)格中心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)跨度從2016年1月1日到2016年12月31日，事件記錄93萬條，事件記錄數(shù)據(jù)包括發(fā)生的時間、事件所

圖1 公共設(shè)施損壞在全年內(nèi)的發(fā)生次數(shù)資料來源：作者自繪。

圖2 RBTA時間序列分析模型框架資料來源：作者自繪。

表2 城市問題事件的分類及其所占比例

資料來源：作者自制。歸屬的類別、事件發(fā)生的地點(diǎn)（城建地理坐標(biāo)系、所在街道、所在社區(qū)）等。

圖1描述了公共設(shè)施損壞這一問題事件在全年內(nèi)的發(fā)生發(fā)展情況，橫軸是以天為單位的時間變化，縱軸是公共設(shè)施損壞發(fā)生的歸一化次數(shù)。

徐匯區(qū)的網(wǎng)格數(shù)據(jù)被人工分為6個一級分類和46個小類，表2描述了6個一級分類以及他們所占的比例。從中我們可以看出，市容市貌所占的比例最高，達(dá)到了50%以上，說明上海市徐匯區(qū)所受的最大困擾是市容市貌問題。

3 管理事件的模式挖掘及預(yù)測

3.1 模式挖掘

本文提出名為RBTA的多元時間序列模型，其框架如圖2所示。RBTA是基于一元時間序列模型TBATS，增加了不同事件間相互影響的因子。該模型背后的直覺邏輯是，不同的問題事件并不是相互獨(dú)立的，它們會影響一些事件的發(fā)生，同時受到其他事件的影響。例如，垃圾問題和涂鴉問題經(jīng)常同時出現(xiàn)在一些整潔程度較差的街道上。同時一些事件之間存在競爭性的關(guān)系，比如街邊的違法設(shè)攤和非法停車，街邊的位置有限，當(dāng)違法設(shè)攤被清除后會出現(xiàn)非法停車的情況。如圖3所示的事件間的競爭關(guān)系。

RBTA通過對來自于上海市徐匯區(qū)網(wǎng)格中心的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，結(jié)果表明RBTA具有以下優(yōu)點(diǎn)：

（1）該算法可以很好地獲取單個事件時間序列發(fā)展的全部規(guī)律，包括其發(fā)展的基本趨勢，即共同演化的非線性動態(tài)、季節(jié)性和特異事件，以及不同事件間的相互影響。算法所提取的時間序列發(fā)展規(guī)律是符合人類理解和邏輯的，相對于其他深度學(xué)習(xí)算法如LSTM等算法具有很強(qiáng)的可解釋性，強(qiáng)大的算法可解釋性可以為業(yè)務(wù)部門帶來對數(shù)據(jù)更深入的理解。算法的擬合均方根誤差是0.12，比現(xiàn)存的其他算法的誤差小。

（2）該算法可用于時間序列的長期預(yù)測，結(jié)果準(zhǔn)確度相對于其他算法有明顯的提升。預(yù)測的均方誤差為0.15，比現(xiàn)有的最好算法準(zhǔn)確率提高4.9%。

本文模型RBTA的數(shù)學(xué)公式如下所示[13]。

3.1.1 基本趨勢

在圖4中，觀測數(shù)據(jù)（圖中紅色的線條）是原始數(shù)據(jù)經(jīng)過Box-Cox變換后的結(jié)果，Box-Cox變換的主要作用是將非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以方便處理。圖中黑色的線條為RBTA模型從問題事件中所提取出的發(fā)展趨勢，綜合觀測數(shù)據(jù)和基本趨勢圖，可以看出RBTA模型很好地捕獲了問題事件協(xié)同演化發(fā)展中的長期和短期趨勢，從圖中可以看出在上半年問題事件出現(xiàn)小的波動但整體變化不劇烈，下半年問題事件發(fā)生的次數(shù)出現(xiàn)指數(shù)式增長。

3.1.2 季節(jié)性和特殊情況

圖3 事件間的相互影響資料來源：作者自繪。

圖5 問題事件的季節(jié)性和特異事件資料來源：作者自繪。

圖4 問題事件的原始數(shù)據(jù)和基本趨勢資料來源：作者自繪。

圖6 不同事件間的相互關(guān)系資料來源：作者自繪。

圖5 中，綠色線條描述了RBTA模型從問題事件中所提取出的季節(jié)性特征，可以看出該季節(jié)性特征是以7天為周期，受工作日劃分的影響較大，在工作日時問題事件的發(fā)生較多而非工作日時問題事件發(fā)生的數(shù)目較少。圖中紅色線條描述了問題事件發(fā)生的特異情況，相對于其他時間序列模型假設(shè)誤差服從高斯白噪聲分布，RBTA模型描述了噪聲的ARMA過程。

3.1.3 事件間的耦合關(guān)系

圖6描述了不同問題事件間的相互關(guān)系，由于問題事件的種類過多，為方便展示這里只選取了9類問題事件研究它們之間的相互影響，并設(shè)時間窗口l=1。圖中的c1對應(yīng)于環(huán)衛(wèi)環(huán)保類事件，c2對應(yīng)于園林綠化類事件，c3對應(yīng)于廢棄車輛類事件，c4對應(yīng)于暴露垃圾類事件，c5對應(yīng)于道路保潔類事件，c6對應(yīng)于亂設(shè)戶外設(shè)施類事件，c7對應(yīng)于墻面污損類事件，c8對應(yīng)于跨門營業(yè)類事件，c9對應(yīng)對于亂晾曬類事件。

圖6中橫軸的事件是受影響事件，縱軸的事件是影響因素，顏色越深表示縱軸的事件對橫軸事件的正向促進(jìn)作用越大，即縱軸事件發(fā)生會很大程度上導(dǎo)致橫軸事件發(fā)生，顏色越淺說明兩個事件間的影響關(guān)系很小，當(dāng)顏色淺至白色時說明縱軸事件對橫軸事件的抑制作用越大，即縱軸事件的發(fā)生會抑制橫軸事件的發(fā)生。從圖中可以看出，顏色并不是呈對稱分布的，這說明在多數(shù)情況下事件間的相互影響并不是堆成的。事件a會促進(jìn)事件b的發(fā)生，但事件b并不能促使事件a發(fā)生。圖中對角線上的顏色也并不都呈現(xiàn)深色，這是因?yàn)橐粋€事件的發(fā)展受其他事件影響的程度多于其自身過去的發(fā)展。這也是合理的，當(dāng)今社會是一個十分復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，一個事件的發(fā)展受眾多因素的影響，不同事件間的關(guān)系呈現(xiàn)復(fù)雜的分布。

圖7 RBTA模型擬合結(jié)果資料來源：作者自繪。

圖9 RBTA預(yù)測模型資料來源：作者自繪。

圖8 擬合結(jié)果對比資料來源：作者自繪。

圖10 RBTA擬合結(jié)果資料來源：作者自繪。

另外，還可以看出c8對c1有促進(jìn)作用，即跨門營業(yè)類事件會促使環(huán)衛(wèi)環(huán)保類問題的出現(xiàn)，跨門營業(yè)是占用經(jīng)營場所外的公共空間進(jìn)行擺攤、放置貨物的行為，街道上如果很多商家都跨門經(jīng)營，會在公共空間產(chǎn)生很多垃圾，并且因?yàn)榻值辣簧碳艺加煤茈y及時清理，在一段時間后會演化成嚴(yán)重的環(huán)衛(wèi)環(huán)保類問題。c5對c7也有促進(jìn)作用，即道路保潔問題會對墻面污損問題有促進(jìn)，可以理解為當(dāng)城市某條街道的道路保潔出現(xiàn)問題，即該街道整體干凈衛(wèi)生情況較差，會繼續(xù)催生街道墻面的污損情況。c3、c7、c8是受其他事件影響較大，但自身過去的發(fā)展影響較小的事件，對于這一類事件未來發(fā)展情況的預(yù)測需要投入更多的精力研究其他事件的發(fā)展情況，而調(diào)低其自身過去發(fā)展的權(quán)重。c8對c7的發(fā)生發(fā)展存在抑制作用，而c7的發(fā)生對c8的影響作用不大。

3.1.4 擬合

圖7展示了RBTA模型的擬合結(jié)果，擬合的均方誤差（RMSE）是0.094，圖中淺色的線條是原始數(shù)據(jù)，深色的線條是RBTA的擬合結(jié)果，可以看出RBTA模型很好的抓住了原始數(shù)據(jù)的基本趨勢、季節(jié)性和特異情況，擬合的結(jié)果和原始數(shù)據(jù)相差很小。

為了證明RBTA算法的擬合結(jié)果強(qiáng)于現(xiàn)有的其他算法，我們將RBTA與其他算法進(jìn)行比較，比較的算法包括TBATS算法、SARIMA算法以及Holt-Winters算法（圖8）。對比試驗(yàn)的數(shù)據(jù)集在上海市徐匯區(qū)的網(wǎng)格數(shù)據(jù)中選取6個類型的數(shù)據(jù)作為展示，并在所有的共計(jì)46種類型的數(shù)據(jù)上進(jìn)行擬合，將結(jié)果取平均值作為最終的結(jié)果。6個作為展示的問題事件類型分別是c1公共設(shè)施損壞事件，c2道路交通問題事件，c3園林綠化問題事件，c4垃圾問題事件，c5道路保潔問題事件，c6墻面亂涂寫問題事件?？梢钥闯鯮BTA在這6類事件以及所有事件的均值結(jié)果上的均方擬合誤差都最小，擬合效果比TBATS、SARIMA和Holt-Winters的結(jié)果都好。

3.2 預(yù)測

預(yù)測算法的框架如圖9所示，在獲取RBTA的各項(xiàng)參數(shù)后，我們可以對不同的城市管理事件未來的發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)測。

圖11 預(yù)測結(jié)果對比資料來源：作者自繪。

圖10 展示了問題事件發(fā)展的預(yù)測結(jié)果，其中淡紅色的線條是真實(shí)數(shù)據(jù)，深紅色的線條是RBTA模型的預(yù)測結(jié)果，綠色的線條是TBATS模型的預(yù)測結(jié)果，橙色的線條是SARIMA模型的預(yù)測結(jié)果?？梢钥闯觯鄬τ谄渌惴ǖ念A(yù)測結(jié)果，RBTA模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)最接近，預(yù)測誤差較小。且RBTA模型很好地捕獲了問題事件未來發(fā)展的趨勢、季節(jié)性以及特異情況，達(dá)到了很好的預(yù)測結(jié)果。TBATS模型在建模期間獲取了單個事件的發(fā)展規(guī)律，但對之后的發(fā)展趨勢預(yù)測有誤，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)相差較大。SARIMA算法對于這種波動性較大的非平穩(wěn)序列，傾向于使用最近幾次觀測值的平均值作為預(yù)測值以消除噪聲，尤其在預(yù)測時間較長時，SARIMA的預(yù)測誤差會更差。

圖11展現(xiàn)了不同時間序列預(yù)測模型對于上海市徐匯區(qū)網(wǎng)格中心的問題事件數(shù)據(jù)預(yù)測的均方誤差，我們將RBTA與其他算法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較，比較的算法包括TBATS算法、SARIMA算法以及Holt-Winters算法。與擬合實(shí)驗(yàn)類似，對比試驗(yàn)的數(shù)據(jù)集在上海市徐匯區(qū)的網(wǎng)格數(shù)據(jù)中選取6個類型的數(shù)據(jù)作為展示，并在所有的共計(jì)46種類型的數(shù)據(jù)上進(jìn)行擬合，將結(jié)果取平均值作為最終的結(jié)果。6個作為展示的問題事件類型分別是c1公共設(shè)施損壞事件，c2道路交通問題事件，c3園林綠化問題事件，c4垃圾問題事件，c5道路保潔問題事件，c6墻面亂涂寫問題事件?？梢钥闯鯮BTA在這6類事件以及所有事件的均值結(jié)果上的預(yù)測誤差都最小，預(yù)測效果比TBATS、SARIMA和Holt-Winters的結(jié)果都好。

4 結(jié)語

本文研究了時間序列的模式挖掘與預(yù)測問題，創(chuàng)新性的提出了一個新的時間序列挖掘與預(yù)測的模型RBTA，該模型是在TBATS模型的基礎(chǔ)上引入不同時間序列相互影響的因素。RBTA具有很強(qiáng)的可解釋性，可以完整地獲取時間序列發(fā)展的基本趨勢、季節(jié)性、特異情況以及不同時間序列間的相互關(guān)系，并根據(jù)這些獲取的模式進(jìn)行準(zhǔn)確的擬合和預(yù)測，準(zhǔn)確度優(yōu)于現(xiàn)存的時間序列分析模型。本文用上海市徐匯區(qū)網(wǎng)格中心的真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對我們提出的模型RBTA進(jìn)行評估，擬合與預(yù)測的誤差都小于現(xiàn)存的其他算法，預(yù)測的均方誤差為0.15，比現(xiàn)存最好的算法準(zhǔn)確率提高了4.9%。

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