智慧城市背景下Python机器学习项目实战案例分享

首先，何为智慧城市？智慧城市的“智慧”源自何处？ 智慧城市的特征在于运用大数据和数字技术提高居民生活质量。

机构获得的数据越全面、越实时，它们就越有能力观测事件发生的详情、分析需求模式的变化，从而采用响应更及时、成本更低的解决方案。智慧城市通过物联网基础设施、云计算基础设施、地理空间基础设施等新一代信息技术以及维基、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法、网动全媒体融合通信终端等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。

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智慧城市利用数据和科技优化决策，八个领域的智能应用影响居民生活质量的方方面面：出行、安全、健康、能源、水、垃圾、经济发展和住宅、参与和社区。

智慧城市将数字技术与城市场景相融合，以解决公共问题、提升居民生活质量。

安全：

预测性警务、实时犯罪监测网络、枪击监测、智能监控、应急响应优化、佩戴式摄像头、灾难预警、个人警报器、家庭安防系统、大数据驱动的房屋检查、人群管理。

健康：

远程医疗、实时公共交通信息、实时犯罪监测网络、远程患者监测、传染病监测等。

出行：

公共交通电子支付、可穿戴设备、无人驾驶汽车、智能监控、急救警报、交通基础设施预见性维护、应急响应优化、实时空气质量信息、智能交通信号、佩戴式摄像头、拥堵费。

能源：

家庭能源自动化系统、用水跟踪、家庭能耗跟踪、动态电价、智能路灯。

用水跟踪：

智能灌溉、漏水检测与控制、水质监测。

垃圾：

垃圾处理在线跟踪支付、垃圾收集路线优化。

经济发展与住宅：

网上营业执照审批、本地居民交流应用、网上营业税申报、本地联网平台、网上培训计划、数字化居民服务、个性化教育、本地网上就业中心、网上土地使用和建筑审批、开放式地籍数据库、P2P居住平台。

公众参与与社区：

本地居民交流应用、本地联网平台、数字化居民服务。

更多案例详见：

据统计，当代居民在通勤上耗费15-20%的时间，在医疗和政府事务上耗费的时间高达45-65%。科技发展的最终目的是提高效率，便利生活，智慧城市无疑提供了一个契机，数字化成为科技社会的重要特征，所有的信息最终转化为数据，通过数据分析得出结论从而便利生活。

Python作为当下流传度、应用度比较广的编程语言，也被当做工具应用到各个领域。分享一个python机器学习项目实战案例，通过python进行数据分析，对当下智慧城市背景下的道路通行时间进行预测，从零开始，通过应用机器算法与数据挖掘技巧，完成对智慧城市交通状况的预测。

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