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东南大学土木工程学院博士学位论文预答辩情况表【模板】.docxVIP

东南大学土木工程学院博士学位论文预答辩情况表【模板】.docx

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东南大学土木工程学院博士学位论文预答辩情况表【模板】

一、论文题目与作者信息

(1)本论文题目为“基于大数据的智慧城市建设与运营管理研究”,旨在探讨如何运用大数据技术提升城市运行效率,提高居民生活质量。论文作者为东南大学土木工程学院博士研究生张三,指导教师为李教授。张三自2018年进入东南大学土木工程学院攻读博士学位,已发表核心期刊论文5篇,参与国家级科研项目2项,具备扎实的理论基础和实践能力。

(2)本论文选题源于我国城市化进程的快速发展。近年来,随着科技的进步和社会经济的持续增长,我国城市化率已超过60%,城市规模不断扩大,城市人口不断增加。然而,城市化进程中也暴露出一系列问题,如交通拥堵、环境污染、资源短缺等。为了解决这些问题,提高城市运行效率,本论文将大数据技术应用于智慧城市建设与运营管理,以期为我国城市化进程提供新的思路和方法。

(3)在论文研究中,作者结合了国内外智慧城市建设的相关案例,如美国纽约市的“城市传感器网络”项目、新加坡的“智慧国”战略等,深入分析了大数据技术在智慧城市建设中的应用场景和实施策略。同时,论文还对智慧城市运营管理的各个环节进行了系统研究,包括城市规划、基础设施建设、交通管理、公共服务等。通过这些研究,本论文旨在为我国智慧城市建设提供理论支持和实践指导。

二、研究背景与意义

(1)随着全球经济的快速发展和科技的不断进步,城市化进程已成为世界各国共同面临的重大挑战。据统计,截至2021年,全球超过半数的人口居住在城市,这一比例预计到2050年将达到68%。我国作为全球最大的发展中国家,城市化进程尤为迅速,城市人口数量已超过8亿。然而,在这一进程中,城市基础设施建设、公共服务、环境保护等方面面临着诸多问题。例如,我国城市交通拥堵问题严重,据统计,全国城市平均拥堵时长为每周约40小时,严重影响居民出行和生活质量。此外,城市环境污染问题也日益突出,如大气污染、水污染等,给居民健康带来极大威胁。因此,如何通过科技创新和科学管理,提高城市运行效率,改善居民生活质量,成为当前亟待解决的问题。

(2)在此背景下,智慧城市建设应运而生。智慧城市是指通过物联网、云计算、大数据等新一代信息技术,对城市基础设施、公共服务、社会管理等各个领域进行智能化改造,实现城市运行的高效、安全、绿色、和谐。智慧城市建设不仅可以有效解决城市交通拥堵、环境污染等问题,还能提升城市治理能力,促进城市可持续发展。以我国为例,近年来,我国政府高度重视智慧城市建设,已将智慧城市列为国家战略。根据《中国智慧城市发展报告》显示,截至2020年,我国已有超过500个城市提出智慧城市建设规划,其中,部分城市如北京、上海、深圳等已取得显著成效。然而,智慧城市建设仍处于起步阶段,面临着技术、管理、资金等多方面的挑战。

(3)本论文的研究背景正是基于我国智慧城市建设的需求和挑战。随着大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的快速发展,大数据技术在智慧城市建设中的应用日益广泛。大数据技术能够对城市运行数据进行实时采集、存储、分析和挖掘,为城市管理者提供科学决策依据。然而,目前我国智慧城市建设中大数据技术的应用仍存在一些问题,如数据孤岛、数据质量不高、数据分析能力不足等。本论文旨在通过对大数据技术在智慧城市建设中的应用进行研究,探讨如何解决这些问题,提升城市运行效率,为我国智慧城市建设提供理论支持和实践指导。同时,本论文的研究成果还将为其他发展中国家智慧城市建设提供借鉴和参考。

三、研究内容与目标

(1)本论文的研究内容主要包括以下几个方面:首先,对智慧城市建设中的大数据技术进行全面梳理,分析其技术架构、数据采集与处理方法,以及在大数据分析中的应用场景。其次,深入研究智慧城市运营管理中的关键环节,如城市规划、交通管理、环境保护等,探讨如何利用大数据技术优化这些环节的运行效率。再次,针对数据孤岛、数据质量等问题,提出相应的解决方案,确保大数据在智慧城市建设中的有效应用。最后,通过案例分析,总结智慧城市建设中的成功经验和不足,为我国智慧城市建设提供有益的借鉴。

(2)本论文的研究目标分为短期目标和长期目标。短期目标主要包括:一是构建一个基于大数据的智慧城市建设与运营管理框架;二是提出针对数据孤岛、数据质量等问题的解决方案;三是通过实证研究,验证大数据技术在智慧城市建设中的应用效果。长期目标则是:一是推动大数据技术在智慧城市建设中的广泛应用,提高城市运行效率;二是为我国智慧城市建设提供理论支持和实践指导,助力我国城市可持续发展;三是促进国际智慧城市建设交流与合作,提升我国在国际智慧城市建设领域的影响力。

(3)为实现上述研究目标,本论文将采用以下研究方法:首先,通过文献综述,梳理智慧城市建设与大数据技术相关的研究成果,为论文提供理论基础。

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