智慧城市时空大数据平台建设技术大纲

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"数据服务-概率论与数理统计教程习题与解答_第二版_茆诗松" 在数据服务领域,概率论与数理统计是分析和理解智慧城市时空大数据的关键工具。茆诗松的《概率论与数理统计教程习题与解答》第二版为学习者提供了深入理解和应用这些理论的基础。概率论主要研究随机现象的概率分布和性质,而数理统计则关注如何从数据中提取信息、进行推断和决策。 时空大数据在智慧城市中扮演着核心角色。时空基准是实时位置服务的基础,为交通导航、物流管理等应用提供准确的位置信息。基础时空数据、公共专题数据以及根据本地特色扩展的数据通过各种服务模式,如WFS(Web Feature Service)提供地理实体数据,WMS(Web Map Service)用于地图展示,CSW(Catalog Service Web)提供目录服务,便于数据检索。影像数据和高程模型数据同样通过WMS服务,而更专业的服务如WCS(Web Coverage Service)处理覆盖数据,3D-WMS、3D-WTRS和3D-WTTS分别服务于三维模型、地形和纹理数据,3D-WFS则处理矢量要素服务。 智慧城市时空大数据平台建设的技术大纲中,明确了任务、定位与作用。平台旨在整合资源,进行空间处理,开发数据引擎和分布式管理系统,以支持大数据的高效存储和处理。云平台包括云中心、桌面平台和移动平台,确保数据服务的便捷性和多样性。运行服务及支撑环境涵盖了时空大数据运行服务、云平台运行服务,以及为这些服务提供支持的基础设施。 智慧城市时空大数据平台的建设响应了国家政策,如数字中国、智慧社会的建设要求,以及提升城市治理能力的需求。通过物联网、云计算、大数据和地理信息集成等技术,智慧城市实现规划、建设、管理和服务的智能化,提高城市运行效率,促进经济社会的可持续发展。到2020年的目标是建立一批有特色的智慧城市,强调了智慧城市建设的紧迫性和重要性。 因此,掌握概率论与数理统计原理并应用于智慧城市时空大数据的分析,不仅能够优化城市管理,也能推动科技创新和经济发展。同时,理解智慧城市时空大数据平台的架构和服务模式,对于开发者和决策者来说至关重要,有助于他们更好地利用数据资源,为智慧城市的未来建设提供决策支持。