Resumen

El desarrollo coordinado de las ciudades inteligentes se ha convertido en el objetivo del desarrollo urbano mundial, y la red ferroviaria juega un papel importante en este progreso. Este documento propone una solución que integra la adquisición de datos, almacenamiento, visualización GIS, aprendizaje profundo y análisis de correlación estadística para analizar profundamente los datos de distribución de empresas recopilados en los últimos 40 años en el Delta del Río Yangtsé. A través del aprendizaje profundo, predecimos la distribución espacial de las empresas después de la apertura de las estaciones de tren. Mediante análisis estadístico y de correlación del capital registrado y la cantidad de empresas, se explora la relación de desarrollo urbano bajo la influencia de la apertura del ferrocarril. En el futuro, el uso y la aplicación de dicho análisis pueden ser probados para su uso y aplicación en el contexto de otras ciudades inteligentes para aspectos o escalas específicas.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Desarrollo; Ciudades inteligentes; Red ferroviaria; Adquisición de datos; Aprendizaje profundo; Análisis estadístico
• Keywords:Development; Smart cities; Railway network; Data acquisition; Deep learning; Statistical analysis