مدل سازی و پیاده سازی سامانه های تحلیل کلان داده برای پشتیبانی از مدیریت پیش بینانه شهری

رشد شتابان شهرنشینی و پیچیدگی فزاینده سامانه های شهری، ضرورت بهره گیری از رویکردهای تحلیل کلان داده را برای تحقق مدیریت هوشمند و پیش بینانه دوچندان کرده است. پژوهش حاضر با هدف مدل سازی و پیاده سازی سامانه های تحلیل کلان داده برای پشتیبانی از مدیریت پیش بینانه شهری، چارچوبی یکپارچه شامل لایه گردآوری داده، لایه پردازش توزیع شده، لایه تحلیل پیش بینانه و لایه تصمیم یار مدیریتی ارائه می دهد. در این مدل، داده های ناهمگن شهری از منابعی نظیر حسگرهای اینترنت اشیا، سامانه های حمل ونقل هوشمند، شبکه های اجتماعی، تصاویر ماهواره ای و پایگاه های اطلاعاتی سازمانی جمع آوری و پس از پیش پردازش، در زیرساخت های کلان داده مبتنی بر پردازش موازی ذخیره و تحلیل می شوند.برای استخراج دانش و پیش بینی الگوهای رفتاری شهری، از الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شامل مدل های رگرسیون پیشرفته، شبکه های عصبی بازگشتی و روش های خوشه بندی استفاده شده است. نتایج پیاده سازی آزمایشی سامانه در سناریوهای مدیریت ترافیک، پایش مصرف انرژی و پیش بینی آلودگی هوا نشان می دهد که مدل پیشنهادی قادر است با افزایش دقت پیش بینی و کاهش زمان واکنش مدیریتی، به بهبود کارایی تصمیم گیری شهری منجر شود. همچنین، معماری پیشنهادی با بهره گیری از مقیاس پذیری افقی و پردازش بلادرنگ، امکان تحلیل داده های حجیم و جریان محور را فراهم می آورد.یافته های پژوهش بیانگر آن است که یکپارچه سازی کلان داده و تحلیل پیش بینانه می تواند زمینه ساز گذار از مدیریت واکنشی به مدیریت پیش بینانه شهری گردد و نقش موثری در ارتقای تاب آوری، پایداری و کیفیت زندگی شهروندان ایفا نماید. در نهایت، چارچوب ارائه شده می تواند به عنوان الگویی کاربردی برای توسعه شهرهای هوشمند و تصمیم سازی داده محور مورد استفاده مدیران و سیاست گذاران شهری قرار گیرد.