基于社交媒体的城市噪声污染感知能力挖掘
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案例介绍
构建城市分类噪声地图、实现城市噪声的实时监测，并打造城市噪声分析与解决方案平台。本研究基于社交媒体数据，通过引入大数据感知领域的NLP自然语言处理建模方法（如BERT）等，从而建立一个高时效和高精度的城市噪声模式识别模型。同时，本研究结合夜光遥感数据、OSM数据以及手机App等传统物理传感数据，制作一个具有高度时空特征的城市分类噪声数据集，并在此基础上进行时空规律分析与研究。
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构建城市分类噪声地图、实现城市噪声的实时监测，并打造城市噪声分析与解决方案平台。本研究基于社交媒体数据，通过引入大数据感知领域的NLP自然语言处理建模方法（如BERT）等，从而建立一个高时效和高精度的城市噪声模式识别模型。同时，本研究结合夜光遥感数据、OSM数据以及手机App等传统物理传感数据，制作一个具有高度时空特征的城市分类噪声数据集，并在此基础上进行时空规律分析与研究。
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