第1章 绪论 1

1.1 智慧城市的源起 2

1.1.1 智慧城市源起的现实背景 2

1.1.2 智慧城市源起的技术背景 3

1.1.3 智慧城市源起的政策背景 4

1.2 智慧城市的内涵 5

1.2.1 智慧城市的概念演进 5

1.2.2 智慧城市的基本定义 6

1.2.3 智慧城市的概念模型 9

1.3 智慧城市的特征、类型与整体框架 12

1.3.1 智慧城市的特征 12

1.3.2 智慧城市的类型 13

1.3.3 智慧城市的整体框架 17

第2章 国内外智慧城市的发展 21

2.1 智慧城市的总体发展特征 22

2.1.1 欧洲智慧城市的成熟度 22

2.1.2 欧洲智慧城市的应用体系分布 23

2.1.3 中国智慧城市的成熟度与建设模式 24

2.2 国际智慧城市建设 27

2.2.1 荷兰阿姆斯特丹智慧城市 27

2.2.2 西班牙巴塞罗那智慧城市 29

2.2.3 韩国仁川智慧城市 30

2.2.4 日本横滨智慧城市 32

2.3 中国智慧城市发展 35

2.3.1 智慧城市香港 35

2.3.2 智慧城市广州 37

2.3.3 智慧城市武汉 38

2.4 基于企业案例的智慧城市发展 43

2.4.1 IBM智慧城市 43

2.4.2 华为智慧城市 46

第3章 智慧城市智能感知信息服务核心技术 51

3.1 感知平台 52

3.1.1 感知单元与感知方式 52

3.1.2 感知平台的核心技术 52

3.1.3 感知平台硬件智能管理 54

3.2 物联平台 55

3.2.1 物联网定义与智慧城市 55

3.2.2 物联平台体系结构 56

3.2.3 物联平台核心技术 57

3.3 大数据 59

3.3.1 大数据概念与特征 59

3.3.2 大数据分析 61

3.3.3 大数据相关技术 63

3.3.4 大数据分析与智慧城市 65

3.4 云计算平台 67

3.4.1 云计算概念 67

3.4.2 云计算平台体系结构 68

3.4.3 云计算平台核心技术 71

3.4.4 云计算平台服务功能与应用 72

3.5 公共服务平台 75

3.5.1 公共服务对象与功能 75

3.5.2 公共服务平台体系结构 75

3.5.3 公共服务平台应用领域 76

第4章 智慧城市智能感知信息服务应用模块 79

4.1 智慧交通应用系统模块 80

4.1.1 智慧交通应用系统设计目标 80

4.1.2 智慧交通应用系统设计框架 80

4.1.3 智慧交通应用系统解决方案 81

4.2 智慧能源应用系统模块 85

4.2.1 智慧能源应用系统设计目标 85

4.2.2 智慧能源应用系统设计框架 86

4.2.3 智慧能源应用系统解决方案 87

4.3 智慧政务应用系统模块 89

4.3.1 智慧政务应用系统设计目标 89

4.3.2 智慧政务应用系统设计框架 91

4.3.3 智慧政务应用系统解决方案 92

4.4 智慧医疗应用系统模块 94

4.4.1 智慧医疗应用系统设计目标 94

4.4.2 智慧医疗应用系统设计框架 94

4.4.3 智慧医疗应用系统解决方案 95

4.5 智慧教育应用系统模块 97

4.5.1 智慧教育应用系统设计目标 97

4.5.2 智慧教育应用系统设计框架 98

4.5.3 智慧教育应用系统解决方案 99

4.6 智慧社区应用系统模块 101

4.6.1 智慧社区应用系统设计目标 101

4.6.2 智慧社区应用系统设计框架 101

4.6.3 智慧社区应用系统解决方案 102

4.7 智慧环境应用系统模块 104

4.7.1 智慧环境应用系统设计目标 104

4.7.2 智慧环境应用系统设计框架 105

4.7.3 智慧环境应用系统解决方案 106

第5章 智慧城市智能感知信息服务体系模型 109

5.1 智慧城市信息服务需求、功能与资源要素 110

5.1.1 智慧城市信息服务需求 110

5.1.2 智慧城市信息服务功能 111

5.1.3 智慧城市信息服务资源要素 113

5.2 智慧城市信息服务驱动模式 114

5.2.1 政府主导的创新驱动 114

5.2.2 需求导向的市场拉动 115

5.3 智慧城市感知信息服务体系模型构建 116

5.3.1 智慧城市感知信息服务平台 116

5.3.2 基于物联网的智慧城市感知信息服务体系框架 117

5.3.3 基于云计算的智慧城市感知信息服务体系模型 118

第6章 基于价值网络模型的智慧城市智能感知信息服务传导 121

6.1 智慧城市T-IGBP价值网络模型 122

6.1.1 智慧城市T-IGBP价值网络 122

6.1.2 智慧城市T-IGBP价值网络构成要素 122

6.1.3 基于T-IGBP价值网络的智慧城市智能感知信息服务内涵 124

6.2 基于T-IGBP价值网络的智慧城市信息服务传导模型 125

6.2.1 传导机制理论模型 125

6.2.2 传导机制计量模型 126

6.2.3 智慧城市政策演化核密度估计 127

6.2.4 倾向得分匹配检验 128

6.3 传导模型的实证分析 129

6.3.1 数据样本与变量说明 129

6.3.2 基于核密度函数分解的智慧城市政策动态演化 130

6.3.3 不考虑政策两阶段演化模型内生性 132

6.3.4 倾向得分匹配检验 135

第7章 基于位置数据挖掘的智慧城市智能感知信息服务应用 139

7.1 位置数据挖掘方法 140

7.1.1 DBSCAN聚类算法 140

7.1.2 关联规则算法 142

7.1.3 模糊聚类 145

7.2 基于关键位置数据网络构建的智能感知信息服务云模型 147

7.2.1 高频流经区域 147

7.2.2 关键位置网络关联规则 149

7.2.3 基于高频流经区域分析的行为模式识别 150

7.2.4 基于位置轨迹模式识别的混合预测算法 153

7.2.5 智慧城市智能感知信息服务云模型 156

7.3 智慧城市智能感知信息服务云模型应用 157

7.3.1 实验数据集 157

7.3.2 数据处理与过滤 159

7.3.3 位置数据特征分析 160

7.3.4 实验结果分析 163

第8章 智慧城市信息服务评估 171

8.1 智慧城市信息服务评估目的、意义与方法 172

8.1.1 国内外智慧城市信息服务评估 172

8.1.2 智慧城市信息服务评估目的与意义 173

8.1.3 智慧城市信息服务评估方法 175

8.2 智慧城市信息服务评估指标体系的构建 177

8.2.1 评价指标体系选取原则 177

8.2.2 评价指标体系构建 178

8.2.3 PCA-BP神经网络评价步骤 180

8.3 中国智慧城市信息服务评估实证分析 182

8.3.1 样本选取与数据来源 182

8.3.2 基于PCA-BP神经网络的实证评价 183

8.3.3 智慧城市发展模式优化对策——以智慧武汉为例 191

参考文献 194

本书详细论述智慧城市的源起、内涵与特征，基于智慧城市发展分析国际智慧城市建设和中国智慧城市发展现状，讨论智慧城市核心技术平台，包括感知平台、物联平台、大数据、云计算平台和公共服务平台。在构建智慧城市智能感知信息服务体系模型的基础上，探讨智慧交通、智慧能源、智慧政务、智慧医疗、智慧教育、智慧社区、智慧环境应用系统模块，基于价值网络模型构建智慧城市信息服务传导模型并进行实证分析，基于位置数据挖掘构建智慧城市智能感知信息服务云模型并进行应用分析。本书最后构建智慧城市信息服务评估指标体系并揭示中国智慧城市信息服务发展优化模式。

运用视觉采集和识别、各类传感器、无线定位系统、RFID、条码识别等顶尖技术对城市要素进行智能感知、自动数据采集，涵盖关于城市人口、车辆、设施、资源、能源、环境、经济、民生等方方面面；将采集的数据可视化和规范化，让管理者用从视觉上能清晰明了，并能用统一规整的语言进行统计，交流和存储。

智慧城市诊断评估模型与实践内容简介

《智慧城市诊断评估模型与实践》针对我国城市在资源禀赋、信息化发展水平、城市定位等方面的差异，立足于城市特定需求，因地制宜地开展智慧城市诊断评估工作，结合国内外建设评估经验，提出我国智慧城市建设的力量模型及实践方法。

智慧城市诊断评估模型与实践作者简介

罗文：历任电子工业部管理干部学院教务科研处处长，信息产业部计算机与微电子发展研究中心主任助理兼市场信息研究中心主任，赛迪顾问股份有限公司总裁，赛迪创业投资公司董事长，中国电子信息产业发展研究院副院长。现任中国电子信息产业发展研究院院长、工业和信息化部计算机与微电子发展研究中心（中国软件评测中心）主任、中国电子报社社长。