Resumen

En los últimos años, el rápido progreso de la informática urbana ha generado grandes problemas, que crean tanto oportunidades como desafíos. La heterogeneidad y el gran volumen de datos, así como la gran diferencia entre los mundos físico y virtual, han dado lugar a muchos problemas para resolver rápidamente los problemas prácticos de la informática urbana. En este artículo, proponemos un marco general de aplicación de ELM para la informática urbana. Presentamos varios estudios de casos reales del marco, como la predicción de riesgos para la salud relacionados con la niebla tóxica y la colocación óptima de tiendas de comestibles. Los experimentos con datos urbanos en China muestran la eficiencia, la precisión y la flexibilidad de nuestro marco propuesto.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:informática urbana, predicción de riesgos para la salud, marco general de aplicación, estudio de un caso real, gran cantidad de problemas, varios casos reales, volumen de datos, marco de olmo, último año
• Keywords:urban computing, health hazard prediction, general application framework, real case study, engendered big issues, lot of problem, several real case, volume of data, framework of elm, latest year