领导辅助决策系统-城市

Science and Technology & Innovation｜科技与创新2024年第07期DOI：10.15913/ki.kjycx.2024.07.034基于CIM的城市规划辅助决策系统研究与实现谢梓威1，郭登亮2，赵遐龄3（1.湖南畅图信息科技有限公司，湖南长沙410221；2.湖南省地质地理信息所，湖南长沙410008；3.湖南省水文地质环境地质调查监测所，湖南长沙410100）摘要：研究了基于CIM（City Information Modeling，城市信息模型）的城市规划辅助决策系统实现的关键技术，包括模型轻量化、场景优化与加速绘制及基于空间的规划分析算法技术；介绍了系统的总体架构，以及一种适应规划业务需求的数据库设计。

在系统实现方面，介绍了场景组织浏览、景观视线分析、规划方案评审及规划辅助分析等模块的实现。

实践表明，该系统在城市规划决策中具有较高的可行性和实用性。

关键词：CIM；辅助决策系统；城市规划；地理信息系统中图分类号：TU984；TP311.52 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）07-0123-03城市规划的决策是一个复杂的过程，需要考虑环境、经济、社会等众多方面。

传统的城市规划决策方式主要依靠二维图纸和简单的工具，具有一定的局限性，难以满足复杂城市规划的需求。

CIM是以BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）、GIS（Geographic Information System，地理信息系统）、IoT（Internet of Things，物联网）为核心组成的信息技术综合体，可以对城市进行全时空、多尺度的数字化表达[1]。

CIM技术可以提供包括地理空间数据、建筑数据、环境数据等全面的数据支持，同时还可以通过虚拟可视化的方式，呈现城市规划的效果和影响，帮助决策者更好地理解城市的状态和发展趋势。

[系统概述]城市规划三维辅助决策与支持信息系统融合了当前三维地理信息系统（3dGIS）技术、地理信息系统（GIS）技术、图形图像处理技术、空间数据库技术等多项前沿技术，解决和实现了动态建模、多数据源的集成、LOD算法、纹理压缩、交互式操作、大数据量图像的实时渲染和绘制、大数据量的动态调度和管理、三维空间分析和索引等技术难题，能够实现海量数据三维景观模型的建设。

系统完全支持OPENGL 国际主流的图形标准，在驱动层对其进行了整合和统一。

另外，在产品的应用中丰富了各类GIS分析工具、信息查询手段，与传统三维动画、三维仿真等窘然不同，实现了全COM体系架构，使系统成为一个开放的三维GIS平台，充分体现系统的实用性、先进性、开放性、可扩展性。

对于城市建设和规划，利用三维地理信息系统技术，可对外展示城市规划成果、宣传城市建设、提升城市形象。

系统根据城市的当前状况和对城市的未来规划，将城市的过去、现在和未来任意时间的情况展示在规划设计者、政府决策者、投资开发商和普通市民面前。

其魅力不仅仅在于实时、交互式的三维功能，还在于它在此基础上提供了其他传统表现方式无法提供的、崭新的信息交流界面；在从不同角度亲身遍历三维空间的同时，通过实时三维场景调整、信息查询以及利用多媒体信息集成技术，为方案推敲、设计思想、设计特点以及相关信息的展示提供科学的依据和参考，帮助有关人员做出正确和科学的决策。

[系统特点]●人机交互界面良好，用户化程度高●海量数据处理与实时漫游功能●二维、三维GIS的完美结合●与规划管理业务的高度融合[系统功能]●场景浏览：系统提供键盘和鼠标两种最基本的实时浏览操作，包括场景漫游方式、自动漫游方式、路径漫游方式等。

操纵漫游包括场景的旋转(360°)、平移，视距远近调整，景观高低调整以及场景缩放等，用户可直接使用相应的操作键，完成3D场景的漫游工作。

●数据叠加：包括叠加矢量数据、叠加影像数据等。

●对象编辑：包括对模型、二维对象、三维对象、动态对象等的编辑。

智能决策系统的发展现状与未来趋势分析智能决策系统是一个利用人工智能技术来辅助人们做出决策的工具。

它通过收集、分析和处理大量的数据，利用聚合算法、机器学习和模型开发等技术，帮助人们做出更加准确、快速和智能化的决策。

在当今信息爆炸的时代，智能决策系统的重要性和需求也变得越来越大。

目前，智能决策系统已经广泛应用在金融、医疗、物流、智能城市等多个领域。

例如，在金融领域，智能决策系统可以帮助投资者更好地制定投资策略，通过分析金融市场的大数据和趋势，提供给投资者重要的决策依据。

在医疗领域，智能决策系统可以辅助医生诊断病情，提供治疗方案，并预测病情的发展趋势，帮助医生做出更加精准的决策。

在物流领域，智能决策系统可以提供最佳的运输路线和配送计划，降低成本，提高效率。

在智能城市领域，智能决策系统可以帮助城市管理者更好地管理城市资源，优化城市规划，提供便利的公共服务。

智能决策系统的发展离不开人工智能技术的进步。

近年来，深度学习、自然语言处理、图像识别等人工智能技术的快速发展，为智能决策系统提供了更多的可能性。

例如，深度学习技术可以帮助智能决策系统更好地理解和处理复杂的数据，提高其分析和预测的准确性。

自然语言处理技术可以帮助智能决策系统更好地理解和处理人类语言，提供更加个性化和人性化的服务。

图像识别技术可以帮助智能决策系统更好地理解和分析图像数据，为人们提供更加丰富和直观的决策信息。

未来，智能决策系统的发展趋势是智能化、个性化和可扩展性。

智能决策系统将会变得更加智能化，通过不断学习和优化算法，提高分析和决策的准确性和效率。

智能决策系统将会变得更加个性化，通过对用户行为和偏好的分析，提供更加符合用户需求的决策建议。

智能决策系统将会变得更加可扩展，通过平台化和开放性的设计，实现与其他系统的集成，为不同领域和行业的决策者提供服务。

然而，智能决策系统也面临一些挑战和问题。

首先是数据的质量和可靠性问题。

智能决策系统需要依赖大量的数据进行决策分析，而数据的质量和可靠性直接影响了决策的准确性和有效性。

城市规划三维辅助决策系统方案城市规划是指对城市的土地、建筑、交通等方面进行合理布局和组织，以提高城市功能和环境质量的过程。

城市规划三维辅助决策系统是指利用三维地理信息技术，结合城市规划相关数据和辅助决策方法，为城市规划决策提供科学、高效、可视化的决策支持。

本文将介绍城市规划三维辅助决策系统的方案。

首先，城市规划三维辅助决策系统需要基于全面的城市规划数据。

包括地形地貌、土地利用现状、基础设施分布、环境质量等多个方面的数据。

这些数据可以通过地理信息系统（GIS）技术进行收集和整理，形成城市规划数据库。

同时，还可以采用遥感技术获取高分辨率的影像数据，用于城市景观分析和土地利用评估。

其次，城市规划三维辅助决策系统需要具备三维建模和可视化功能。

通过三维建模技术，可以将城市规划数据以三维形式展现出来，包括建筑物、道路、河流、绿地等要素的立体模型。

这样可以更直观地展示城市空间布局和城市形态。

同时，还需要提供可视化功能，用户可以通过鼠标和交互式操作，在三维环境中进行漫游、缩放和旋转，观察城市规划效果。

第三，城市规划三维辅助决策系统需要提供多种辅助决策分析工具。

例如，基于规则的决策支持，可以通过设定城市规划规则和指标，进行快速评估和优化方案。

此外，还可以利用多目标优化算法，比如遗传算法、粒子群算法等，对城市规划方案进行优化，找到更好的解。

同时，还可以提供城市规划评价系统，结合多个指标对方案进行综合评估。

总之，城市规划三维辅助决策系统是城市规划决策的一种重要工具，能够提供科学、高效、可视化的决策支持。

通过全面的城市规划数据、三维建模和可视化、辅助决策分析工具、以及数据共享和协同工作的能力，可以帮助城市规划者和决策者更好地理解城市规划方案，从而做出更科学的决策。

行政决策辅助行政决策是指根据特定目标和背景信息，通过分析和评估，采取适当措施的过程。

而行政决策辅助则是指利用先进的技术和工具，为决策者提供决策制定、执行与评估等方面的支持和帮助，以提升决策的效率和准确性。

一、行政决策的重要性行政决策在政府和组织的运行中具有重要地位和作用。

它直接关系到公共资源的分配、社会效益的最大化、机构绩效的提升等方面。

良好的行政决策能够推动公共事务的顺利进行，推动社会进步和发展。

二、行政决策的困难和挑战然而，在实际决策过程中，行政决策者常常面临着复杂的问题和挑战。

其中包括信息的不完备与不准确、决策环境的复杂性与动态性、多个决策方案的选择和评估等。

这些困难和挑战使得行政决策成为一项复杂而困难的任务。

三、行政决策辅助的概述行政决策辅助通过应用先进的方法和技术，为决策者提供信息收集、分析和评估的支持，以辅助其进行决策制定、执行与评估等工作。

行政决策辅助工具的使用能够帮助决策者更加全面和准确地理解问题，并提供一系列的决策选项和评估结果，从而提升决策质量。

四、行政决策辅助的方式行政决策辅助可以通过多种方式进行，下面介绍几种常见的方式。

1. 数据分析与挖掘：通过对大量的数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和趋势，为决策者提供数据支持和决策参考。

2. 专家系统与决策支持系统：通过搭建专家系统和决策支持系统，可以将领域专家的知识和经验进行融合和应用，支持决策者进行决策制定。

3. 模型建立与仿真：通过建立相应的模型，模拟不同的决策方案和情景，为决策者提供决策的可行性评估和风险分析。

4. 可视化技术与决策沟通：通过可视化技术，将复杂的决策信息以图形或图表的形式展现，帮助决策者更好地理解和沟通。

五、行政决策辅助的应用案例行政决策辅助技术已经在各个领域得到广泛应用。

以城市规划为例，利用地理信息系统（GIS）和模型仿真技术，可以帮助决策者分析城市发展方向、交通拥堵等问题，提供决策支持。

再以供应链管理为例，通过应用供应链智能优化系统，可以帮助企业实现资源的合理配置、优化供应链流程，提高运营效率和降低成本。

物联网中的云计算辅助决策支持系统随着物联网的迅速发展，各类智能设备和传感器的广泛应用，将海量的数据源头产生的数据转化为实际价值成为重要而复杂的任务。

为了更好地利用这些数据，提供决策支持系统已经变得尤为重要。

而云计算则因其高效、灵活和可扩展的特点，成为物联网中的理想选择。

本文将探讨物联网中的云计算辅助决策支持系统的关键点和应用案例。

一、物联网中的云计算概述云计算是一种通过互联网来提供计算资源和服务的模式。

它通过将计算资源集中管理，并按需分配给用户，实现了资源的共享和有效利用。

在物联网中，云计算可以为设备和传感器提供强大的计算和存储能力，通过将数据上传到云端进行处理和分析，为用户提供准确和实时的决策支持。

二、物联网中的数据采集和存储物联网中的数据采集是实现决策支持的重要环节。

传感器和设备通过感知环境中的数据，并将其传输到云端服务器进行存储。

物联网中的数据采集具有广泛的应用场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。

通过云计算技术，可以实现数据的实时采集、存储和处理，为后续的决策提供有力的支持。

三、物联网中的数据处理和分析物联网中海量数据的处理和分析是决策支持的核心环节。

云计算平台提供了强大的计算和分析能力，可以对大规模的数据进行实时处理和分析。

通过机器学习和人工智能算法，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供准确和可靠的指导。

例如，在智能交通管理中，通过分析交通数据中的拥堵信息，可以优化道路资源的分配，提高道路利用效率。

四、物联网中的决策支持系统应用案例1. 智能农业在物联网中，农业领域是一个重要的应用场景。

通过传感器和设备采集农田中的土壤湿度、温度、光照等数据，上传到云端进行处理和分析，农民可以实时了解农田的状态，并根据分析结果进行灌溉和施肥决策，提高农作物的产量和质量。

2. 智能城市在智能城市中，通过物联网和云计算技术，可以对城市中的各类设备和传感器进行集中管理和控制。

例如，通过监测交通流量数据，可以优化交通信号灯的调度，减少拥堵和排放。

城市交通拥堵治理辅助决策系统方案挑战和需求随着城市工业化、集镇化、现代化进程的加快，越来越不能得到满足得城市交通需求和城市交通供给矛盾逐渐突出，城市交通拥堵问题是摆在城市交通管理者、城市交通规划者、社会公众出行者面前的一个难题。

城市交通管理者推出了一系列的城市交通拥堵治理措施，如道路限行、车辆限牌、拥堵收费等举措，但是这些举措只能从一定层面上解决部分交通难题，随着机动车保有量的快速增长、城市交通供给的逐步紧张，社会公众的抱怨会逐步加深。

如何有效解决城市交通拥堵问题成为一个城市均衡发展、构建和谐城市交通运行环境成为交通管理者迫切需求。

主要挑战包括：●城市交通运行环境供给紧张，据知名的交通组织调查统计，某些密集型城市人均行车面积不足0.03平方公里；●城市交通要道、城市交通主线的平均拥堵时间都在30分钟以上，极大的浪费了在途的行程时间，同时造成了汽车尾气的排放和环境的污染；●拥堵问题自从进入21世纪以来，政府一直在采取相关的限制措施，如上海、北京的限量车辆牌照发放，以及其它城市的限制汽车通行的措施的发布，但是随着城市机动车数量的极速攀升、以及供需矛盾的激发，社会反响矛盾急剧恶化；●如何有效利用城市交通基础设施，如何制定拥堵调控手段及调控措施有理、有据、有力等问题，提升综合拥堵调控水平已经成为公安交警迫切化需求；●交通拥堵形成与疏散有一整套机理处置工具，但是在交通拥堵的发现环节、拥堵形成机理环节、拥堵调控策略环节、拥堵疏散影响分析环节、交通流恢复环节严重脱节，如何有效组织一整套的专家级拥堵辅助分析决策系统，已经成为交通管理者应对处置高强度拥堵、常发性拥堵的一个有效手段。

●城市民生问题研究机构表示，拥堵极易造成司机危险驾驶、以及危害社会公共安全，消除拥堵或者发布相关拥堵调控措施，有助于缓解交通出行者的紧张情绪，提升道路交通安全，实现城市交通运行有序及良性发展。

中兴软创紧跟城市交通拥堵态势和经济发展的矛盾，积极应用城市交通拥堵调控理论算法和业务模型，以及先进的交通行业可视化管理工具，推出城市交通拥堵辅助决策系统，满足城市交通管理难度大、业务支撑理论轻的需求，实现交通拥堵调控可视化掌控，同时配置决策措施，包含交通拥堵疏导、常态拥堵识别、拥堵形成机理分析、拥堵问题对策体系、拥堵仿真环境验证等体系，提高对拥堵疏导的决策指挥能力，服务城市整体拥堵态势可控、可测、可疏导、有理论支撑等问题。