（人文地理学专业论文）基于数据仓库的城市规划决策支持系统研究.pdf

摘要 近年来，数据库规模日益扩大，数据量海量增加，这些数据中包含了大量的 潜在的有价值的信息，有的已被发现，有的还没被发现。如何有效地管理，利用 数据库中的数据，以及怎样才能发现其中潜在的知识，就摆在了我们面前。 数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术是近年来发展的新的数据管理和分 析技术，它们对决策支持系统的有力支持使它们可以有效地解决传统决策支持系 统所面临的问题。综合决策支持系统是信息系统研究的最新发展阶段，既具有数 据处理功能又具有数值计算分析功能，达到了更高层次的对管理者的辅助决策能 力。在当前各种信息量不断迅速增长的条件下，基于数据仓库技术的综合决策支 持系统，是实现海量数据的有效分析，辅助高层管理者进行高效分析决策的较佳 选择。 将数据仓库技术应用于城市规划决策支系统中，需要根据城市规划决策自身 的决策特征具体分析，针对性地建立符合自身要求的数据仓库应用系统。本文在 结合城市规划中决策的特征及传统d s s 的不足和缺陷后，引入数据仓库及相关技 术，对基于数据仓库的城市规划决策系统的体系结构作了研究和探讨，并应用所 述的理论框架，进一步做出了一个基于数据仓库的城市环境规划决策系统的设 计。对一些分析工具和方法也作了介绍。 关键词：数据仓库：决策支持系统；城市规划决策 a b s t r a c t i nr e c e n ty e a r s ，t h es c a l eo fd a t a b a s ee x p a n dd a yb yd a ya n d t h e q u a n t i t yo fd a t ai n c r e a s ei nm a g n a n i m i t y t h e r ea r ea1 0 to fp o t e n t i a l a n du s e f u ld a t ai n c l u d e di ni t s o m eh a db e e nd e t e c t e da n ds o m en o t h o w t ou s ea n dm a n a g et h ed a t ae f f e c t i v ea n dh o wt of i n dp o t e n t i a lk n o w l e d g e s i nd a t a b a s eb ep u tt oi nf r o n to fu s d a t aw a r e h o u s e 、o n l i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s i n g 、d a t am i n i n ga r en e w t e c h n 0 1 0 9 i e so fd a t am a n a g e m e n ta n da n a l y s i sd e v e l o p i n gi nr e c e n ty e a r s ， t h ep o w e r f u ls u p p o r t i n gt h a tt h e yg i v et od e c i s i o ns u p p o r ts y s t e ml e tt h e y c o u l ds o l v et h ep r o b l e m se f f e c t i v ew h i c hf a c e db yt r a d i t i o n a ld e c i s i o n s u p p o r ts y s t e m t h ed e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mb a s e do nd a t aw a r e h o u s ew a s t h en e wd e v e l o p m e n ts t a g ei ni n f o r m a t i o ns y s t e mr e s e a r c h ，w h i c hn o to n l y h a v e p o w e r o f d a t a p r o c e s s i n g b u ta l s oi nd a t ac a l c u l a t i n ga n d a n a l y s i s ，r e a c ht ot h em o r eh i g hl e v e li na u x i l i a r yd e c i s i o na b i l i t y i n p r e s e n t ， w i t ha 1 1k i n d so f d a t ai n f o r a t i 。ni n c r e a s e dr a p i d l y ，t h e d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mb a s e do nd a t aw a r e h o u s ei st h eg o o ds e l e c t i o ni n e f f e c t i v ea n a l y s i sm a g n a n i m i t yd a t aa n di na u x i l i a r ys u p e r i o ri a n a g e r e f f e c t i v ed e c i s i o n t ou s ed a t aw a r e h o u s ei nu r b a np l a n n i n gd e c i s i o ns u p p o r ts y s t 鲫，w e n e e da c c o r d i n gt od e c i s i o nc h a r a c t e r so fu r b a np l a n n i n gd e c i s i o nt o a n a l y s i sc o n c r e t e l ya n ds e t u pd a t aw a r e h o u s e 印p l i c a t i o ns y s t e mc o n f o r m e d i t s e l f t h i sa r t i c l ec o m b i n ed e c i s i o nc h a r a c t e r si nu r b a np l a n n i n g d e c i s i o na n dd e f e c t si nt r a d i t i o n a ld e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ，t h e ni l p o r t d a t aw a r e h o u s ea n dr e l e v a n tt e c h n 0 1 0 9 yr e s e a r c h ，s t i l lm a d er e s e a r c ha n d p r o b et os y s t e ms t r u c t u r eo fu r b a np l a n n i n gd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mb a s e d o nd a t aw a r e h o u s e ，a f t e rt h a t ，u s i n gt h et h e o r yf r a m e w o r kb r i n gu pa t e n t a t i v ep l a na b o u tu r b a ne n v i r o n m e n tp l a n n i n gd e c i s i o ns u b s y s t e m a t 1 a s t ， i n t r o d u c e ds o m ea n a l y s i st 0 0 1 sa n dm e t h o d s k e yw o r d ：d a t aw a r e h o u s e ： d e c i s i o ns u p p o r t s y s t e i i 】： u r b a np l a n n i n g d e c i s i o n i i y 9 1 0 9 二7 关于学位论文独立完成和内容创新的声明 本人向河南大学提出硕士学位嘭博士学位口中请。本人郑重 声明：所呈交的学位论文是本人独立完成的，对所研究的课题有 新的见解嘶，创造性的见解口。据我所知，除文中加以说明、标注 和致谢的地方外，论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究 成果，也不包括其他人为获得任何教育、科研机构韵学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位申请人( 学位论文作者) 签名：刨投 渺年堂月肋臼 关于学位论文著作权使用授权书 本人经河南大学审核枇准授子硕士学位囱博士学位口。作为 学位的作者，本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位 论文的要求，即河南大学有权向园家图书馆、科研信息机构、数 据收集机构和本校图书馆等提供学位论文( 甄质文本和电子文 本) 以供公众检索、查阅。本人授权河南大学出于宣扬、展览学 校学术发展和进行学术交流等目的，可皑采取影印、缩印、扫描 和拷贝等复制手段保存、汇编学住论文( 纸质文本和电子文本) 。 ( 涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书) 学位获得者( 学住论文作者) 签名：钏投 劲0 5 年箩晁劢日 荏壹：诘在相应的c - 口”内划- - ”。 1 绪论 城市是一个社会、经济、自然复合大系统，城市规划管理是一个涉及面广泛、 多变量、多层次、多目标的综合性复杂大系统问题。但传统规划管理决策手段与 信息反馈的落后以及管理过程综合和系统分析的缺乏更不能适应市场经济下城市 发展更加复杂、多变的趋势。城市走可持续发展之路对城市规划管理也提出了更 高要求。为了适应新形势的发展，提高城市规划管理质量和科学性，减少管理工 作的失误，加强信息技术、计算技术等现代科技的应用，建立多信息、多方法、 多功能的计算机辅助的城市规划管理决策支持系统己成为大多数单位的迫切要 求。 1 1 研究意义 城市规划的根本目的是保证城市按照发展规划，在时间和空间上有计划地协 调发展，创造最佳的经济、社会和环境效益，为城市居民的生活、工作和休憩提 供一个宜人的环境“1 。它的实现要靠政府的运筹，并需运用调查、分析、预测和设 计等专门技术”3 。采用理论和技术方法对城市规划的发展有很大的帮助。 我国城市体系规划理论与方法近年来得到了较大发展，但许多城市体系规划 的内容仍给人空洞之感，对城市发展的实际指导意义不大。主要表现在以下方面： ( 1 ) 缺乏对城市发展建设条件的量化评价，规划的基础不牢：( 2 ) 城市规划工作缺乏 有效的、系统的方法手段，城市各方面的变化不能及时反馈而对城市规划进行及 时调整。1 ：( 3 ) 在方法上以定性描述为主，缺乏必要的定量分析与评价：( 4 ) 只提供以 定性说明为主的单方案，不能进行多方案比较，不能对规划方案进行检验。因为 城市体系自身的复杂性，传统规划方法的局限性是造成以上问题的主要原因，而规 划工作受长官意志、规划师自身素质影响很大，因此做出科学的、操作性强的城 市规划难度极大。同时，在信息时代由于城市规划管理中的信息量越来越大，信 息类别越来越复杂，要求我们只有采用先进的手段进行信息收集、处理和传输， 采用科学的规划方法进行城市规划才能适应时代发展的需要。城市规划决策支持 系统( u p d s s u r b a np l a n n i n gd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ) 是数字城市应用的重要 组成部分。它以城市规划数据库为核心，将计算机技术、通信技术、网络技术、 地理信息系统技术、遥感技术、城市规划及系统科学的理论和方法综合应用于城 市规划与管理事务的图文一体化技术集成系统，其目标是实现城市规划信息的采 集、传输、存储、加工、维护、使用以及动态更新、统计分析和辅助决策等功能“1 。 因此城市规划决策支持系统对城市规划来说具有较好应用前景。 但就一个城市规划决策支持系统来说，却是一个复杂的系统。城市规划决策 支持系统支持复杂空间问题的决策研究，它将数据库、分析模型、决策者的知识、 图形显示、列表报表及用户接口等集成在一个统一的系统中。它具有决策支持系 统的基本特点。但同时，由于城市规划决策支持系统所要处理的不仅包括属性数 据，还包括大量的空间数据。不但要完成基础信息处理功能，还要辅助政府部门 进行重大城市规划案件的分析和决策。1 。建立城市规划决策支持系统不但可以提 高规划的效率，提高数据的精度，实现管理的现代化，还可以增强城市规划管理 的科学性、协调性城市管理的公正性，并保证城市规划的持续性、现势性，达到 最终搞好城市建设的目的“1 。 近年来3 s 技术的应用和发展，实现了城市各种历史、现状和规划信息的集 成管理和实时更新处理，能够动态、快速、高精度、规范化地获取和存储城市的 各种空间和属性信息：快速而方便地进行信息查询、检索和统计：有效和智能化地 进行城市空间分析，开展网络化的公众参与，提高了对城市发展的科学预见和动 态监控水平”1 。但3 s 技术的发展，带来各种空间数据呈指数级数增长，出现所谓 “数据丰富，知识贫乏”的现象。专门处理空间数据的g i s 技术在近来虽然得到 广泛应用，空间数据的存储、查询、显示特别是分析功能有了较快发展，但这些 分析仍多以图形操作为主，如缓冲区分析、叠置分析、邻近分析等，而隐藏在空 间数据中的许多知识或有用信息的提取和发现方面的功能仍相对薄弱。而在城市 规划中，随着经济发展和城市化规模的加快，城市的合理规划以及管理显得日益 紧迫。因此从基于时空分布的海量数据( 人口、经济指标、城市用地、交通情况、 生态情况、污染情况、城镇、农村、生活区、工业区等) 中提取、检索、查询信息， 制定相应的城市发展政策就显得越来越重要了。这种需求既要求实时服务，又涉 及大量用于决策的数据，而传统的数据库系统已无法满足这种需求。但是这种决 策支持系统也面临着其发展上的巨大障碍，投入应用的成功实例并不多，主要原 因首先是决策支持涉及大量历史数据和半结构化问题，在传统数据库技术基础上 建立城市规划决策支持系统，只能提供辅助规划决策的数据级支持，难以求解复 杂的半结构化决策问题。其次，决策支持系统以集成数据为基础。现实中数据往 往分散管理且大多分布于异构的数据平台，数据不易集成。第三，决策支持系统 的建立需要对数据、模型、知识和接口进行集成。数据库语言数值计算能力较低， 采用数据库管理技术建立的决策支持系统知识表达和知识综合能力较弱，难以满 足人们日益提高的决策要求。为了便于高层决策系统在决策时更快更准的找到最 有用的数据，进行合理的规划决策，就需要新的技术的应用于城市规划决策支持 系统中”1 。而上个世纪末期出现的数据仓库技术，为城市规划决策支持系统的深入 发展注入了新的活力。 数据仓库是一种综合解决方案，数据仓库的定义是“支持管理决策过程的、 面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合”。由此可见，数据仓库是将 原始的操作数进行各种处理并转换成综合信息，并提供功能强大的分析工具对这 些信息进行多方位的分析，以帮助高层决策系统做出更符合发展规律的决策。 把数据仓库技术应用于城市规划决策支持系统中，在理论上，使城市规划决 策理论在数据仓库技术的支持下，对城市规划中的定量研究较以往有较大的进步， 并为规划决策的科学性提供进行评价的理论依据，使城市规划决策理论更加完善， 对规划实践也有一定的指导意义。在实践上，数据仓库技术应用于城市规划决策 支持系统中，通过对某一问题的大量科学的定量的研究从而为定性分析提供科学 的依据，使规划决策在经济上、环境上、生态上等更加合理，有利于城市的可持 续发展。数据仓库将来自各个数据库的信息进行集成，从事物的历史和发展的角 度来组织和存储数据，供用户进行数据分析，并辅助决策支持，为规划的科学性、 合理性、可持续性提供新的技术手段。 1 2 同领域研究综述 国外的城市规划界，对于城市规划决策支持系统( 当时称之为城市规划专家 系统) 的讨论由来已久，上个世纪9 0 年代以来，有关的研究在应用途径、技术方 法取得了不少进展，已经有了不少成功的应用，而在国内城市规划界，引入专家 系统技术的探索开始于上世纪8 0 年代末。陈秉钊等人开始试图将专家系统引入城 市规划建设管理，进行了有关城市规划管理智能辅助系统的研究。但是，进入9 0 年代以后，国内规划界几乎再没有相关研究和应用的文献报道。1 。与此同时，决策 支持系统( d s s ) 技术也在快速发展。主要在以下几个方面：( 1 ) 群决策支持系统 ( g d s s ) ；( 2 ) 分布式决策支持系统( 肋s s ) ：( 3 ) 决策支持中心( d s c ) ；( 4 ) 综合决 策支持系统( s d s s ) 。其中s d s s 是在d s s 原有三库的基础上，结合数据仓库、o l a p 及数据挖掘技术，形成综合决策支持系统。而g i s 技术的飞速发展，也促进了城 市规划决策支持系统向更高的层次迈进。空间分析是g i s 技术的核心，通过g i s 技术建立城市空间数据库，为城市规划决策提供了新的数据源“。 从国外的相关研究来看，上世纪9 0 年代以前的研究，多数采用了“城市规划 专家系统”一词，将专家系统引入城市规划和管理，初衷是试图通过专家系统的 推理能力，模拟规划专家对于规划问题的决策过程，系统能够给出最佳的“解决 方案”，从而提高规划决策的科学性。但是1 9 8 0 年代以来的相关研究，并没有导 致这一技术在城市规划中的实际应用。而与几乎是同步在城市规划领域引人的其 他信息技术( 如g i s 等) 相比，这种系统的应用也是明显落后。而9 0 年代以来的研 究，绝大多数则是采用了“基于知识的规划系统”一词。这一变化实际上反映了 对于专家系统技术认识的某种变化，即起到关键作用的是“知识”。对知识的不同 处理方式构成了不同类型的规划决策支持系统。传统的城市规划决策支持系统在 决策支持过程中，计算机执行过程是以预先定义好的过程和方式进行，应用数学 4 模型和各种定量决策方法，通过对数据的操作得到辅助决策信息。求解过程和对 领域知识的应用则在固化的程序中和决策者本身，因而系统不具备随环境变化的 学习能力。城市规划决策支持系统的功能主要体现在系统能利用专家知识辅助决 策，并能够随决策环境的变化改变自己的行为，要求其知识处理系统能随环境变 化学习新知识、更新知识库。在智能决策支持系统中，知识管理则涉及到推理知 识、描述知识和过程知识，从而支持问题求解过程。而最近的研究，则是在原有 的技术和方法之上，结合数据仓库、o l a p 及数据挖掘技术等新技术，形成新的决 策支持系统。研究表明，数据仓库技术融合了数据库理论、统计学、数据可视化 和人工智能技术等多项研究领域，与数据挖掘的结合、在大量空间数据和属性数 据中发现有价值的知识，形成新的决策支持结构。基于这一技术的城市规划决策 支持系统的建立为规划人员提供了强有力的支持工具，能有力地推动规划决策的 现代化进程。 1 3 研究的理论基础与方法 本文研究的理论基础是基于哲学方法论、城市规划理论、决策支持系统理论和 数据仓库技术理论基础之上。研究方法包括哲学思辨法、数据分析方法和挖掘算 法、数学模型研究法以及系统工程方法。 1 3 1 理论基础 ( 1 ) 哲学基础 现代城市规划是一项综合性很强的社会工作，包括很多方面，其工作内容几乎 涉及了一个城市政府的全部工作内容。这些方面不是孤立存在，而是相互联系、 相互制约，并共同构成一个有机完整的学科体系。现代城市规划不是这些方面的 简单总和，其主要意义在于运用联系的哲学观点，通过对现代城市各组成要素间 的相互作用关系的整合，来促进现代城市各种积极因素的有机结合与相互协调， 是各方面的有机组合。现代城市规划的内涵和外延不仅是联系的，也是发展的。 每当新的哲学理论产生并为规划师们接受之后城市规划学科即进入一定时间的常 规发展阶段，表现为内容与方法的发展与更新。 唯物辩证法告诉我们，物质世界都处于不断的运动变化之中。现代城市也不例 外，它一直处于急剧的发展变化之中，影响城市发展的因素日新月异，层出不穷， 从而使现代城市建设不断产生新情况、出现新问题、提出新要求。因此，作为指 导城市建设的城市规划方案不可能一劳永逸，而应当根据规划实践的发展和外界 因素的变化，适时地加以调整或补充，以不断适应城市社会经济的动态要求，使 城市规划逐步趋于全面、正确地反映城市发展的客观实际。 ( 2 ) 城市规划理论 城市规划理论揭示城市规划领域范围内所涉及的内容及它们之间相互关系的 本质特征和规律，是保证城市规划作为一门学科和一项实践存在和发展的基础。 城市规划是人与空间协同作用的过程，城市规划理论是在哲学认识的基础上，进 一步解答人与空间的关系“应如何”的问题。城市规划理论不只是观念的活动或 思想的活动，而是观念和实践相互渗透的活动同时，这种理论不再是对规划实践 某一环节的考察，而是一个过程，一个不断反馈，调整的过程。城市规划理论奠 定了城市空间与人的发展的关系，在实践上把目标与行动统一在人的发展的基础 上，有利地推动城市和人的全面发展。 ( 3 ) 决策支持系统理论 决策支持系统( d s s d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ) 是一个以计算机为基础的人机 交互信息系统，它能够综合利用各种数据、信息、知识、人工智能和模型技术， 辅助决策者解决半结构化或非结构化的问题。现在d s s 已经成为计算机应用领域 中最引人注目的内容之一。它综合运用了管理科学、运筹学、系统工程、人工智 能和计算机学科，能够有效地改善管理人员的决策能力，提高决策的科学性和信 息化程度。 ( 4 ) 数据仓库理论 数据仓库( d w d a t aw a r e h o u s i n g ) 是近年来兴起的一种新的数据库应用，它是 从数据库技术发展过程中出现的一种为决策服务的数据组织和存储技术，为决策 支持系统开辟了新途径，极大地提高了决策支持系统能够存储的信息量和信息分 析能力。它是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集 合。它提供集成化和历史化的数据和集成不同种类的应用系统，并从历史和发展 的角度来组织和存储数据，以提供信息化和分析处理之用。 1 3 2 研究方法 ( 1 ) 哲学思辨法 由于城市规划决策支持系统中所涉及的因素非常多，演变非常复杂，对它们的 研究在时间和空间上往往要求有前瞻性眼光，辩证地对待过去、现实与未来以及 内因与外因等多对矛盾的关系，必须运用哲学思辨法对此予以明晰。 ( 2 ) 数据分析方法和挖掘算法 把数据仓库技术应用于城市规划决策支持系统研究的目的就是通过对各种时 空数据的统计和分析，形成一种对城市规划的科学的决策。各种数据分析方法和 挖掘算法的应用，把普遍的东西与特定条件下的城市具体特征加以分析，有利于 科学的决策和规划。 ( 3 ) 数学模型研究法 模型是对现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述，对现实问题的逻辑 抽象。在数据仓库和g i s 技术的支持下，根据系统工程方法及对实际问题的总结 和概括，建立一个系统模型，运用分析方法和算法，来验证理论分析的应用价值 与操作方式，为具体城市的规划决策提供指导性建议1 。具体来说就是根据城市 规划与管理中涉及的数据，利用数据仓库技术为决策支持系统提供可取的数据组 织方式。将它们组织集成到数据仓库，其目的在于对数据仓库中的数据进行分析 和综合。使用数据挖掘和分析等工具从数据库中提取人们感兴趣的数据模式、数 据的普遍关系及其潜在的、未知的数据特征，通过各种数据挖掘方法的综合运用， 对结果用评价指标进行比较，建立预测模型，确定综合因素影响下城市的最优发 展目标“”。 ( 4 ) 系统工程方法 城市规划决策支持系统是一个复杂的系统，必须要用系统方法加以研究。 1 4 研究的主要内容 本文在数据仓库和决策支持系统决策理论基础之上，结合城市规划及其决策 理论，论述了城市规划决策支持系统的原理、组成和现状，讨论了城市规划决策 系统中数据仓库的建立、分析工具的应用、预测方法和知识发现方法，并对关键 技术进行了详细的说明。最后，将数据仓库和城市规划决策支持系统研究相结合， 建立合理的城市规划数据仓库模型，结合数据仓库处理技术和其它技术和知识发 现算法得出数学模型，并从城市规划数据仓库中发现、表达、更新和解释有关知 识，为城市规划决策层提供科学的决策依据。 1 5 研究的重点 1 5 1 城市规划决策支持系统中数据组织及数据仓库的建立 开发数据仓库中数据的物理存储结构，设计多维数据结构的事实表和维表。在 数据仓库中，空间数据和属性数据统一在一个数据仓库管理系统之下，源数据必 须经过提炼、转换和空间变换后方能进入数据仓库。通过提炼对数据项进行重构， 删去无用的信息，检查数据的完整性和一致性，并对数据仓库中的数据统一编码， 加上时间标志，形成时问维数据，同时将它们转换为统一的坐标系和相同的比例 尺，以形成空间维数据。空间维数据的组织是整个数据仓库建立的关键。 1 5 2 数据仓库中数据处理技术的应用 为了从数据仓库中找到我们最需要的数据，我们对数据进行分层，包括综合层、 当前层、历史层。其中数据挖掘是一种有效的工具，它从数据库中提取人们感兴 趣的数据模式、数据的普遍关系及其潜在的、未知的数据特征，即数据挖掘是在 数据仓库的基础上进行知识发现的，因此这一技术在决策支持方面具有广泛的应 用。具体实施方面可采用数理统计、人工神经网络、小波分析、最优化技术等非 线性技术作为工具。 8 1 _ 5 3 “知识提取”问题 “知识提取”就是如何将城市规划中的专家知识，用普通的语言总结出来。城 市规划问题所涉及到的因素复杂而众多，同时受到许多不确定因素的限制，所以， 知识提取的困难是由城市规划工作本身决定的，有人称之为“知识提取瓶颈”( h a n a n dk i m 1 9 9 0 ) 。知识提取是开发城市规划决策支持系统的最严重的障碍“。 1 5 4 如何用规范化的“规则”描述城市规划中的知识 城市规划中并非所有的知识均可以清晰的因果关系表达来表示。可以把城市规 划中处理的信息划分为正式信息和非正式信息“”“。正式的信息即客观的信息。 非正式的信息，包括规划中的判断、预感、个人经验、个人偏好等，特点是“模 糊性”，难以用规范化的“规则”表达。如何对这些非正式的信息表达，也是一个 问题。 1 5 5 分析模型的建立 在数据仓库的基础上建立一个城市规划决策支持系统模型并进行分析研究， 结合数据仓库技术建立新的数学模型。 把数据仓库技术应用于城市规划决策支持系统中，数据仓库将来自各个数据 库的信息进行集成，从事物的历史和发展的角度来组织和存储数据，供用户进行 数据分析，并辅助决策支持，为规划的科学性、合理性、可持续性提供新的技术 手段。它在理论上和实践上对城市规划决策都有重要意义，有利于城市的合理规 划和可持续发展。 9 2 决策支持系统与数据仓库技术概述 决策问题，或大或小，或局部或全面，是每个组织和个人都需要面对的，与 我们日常的学习、生活和工作密切相关。对于一个单位而言，能否做出及时的判 断、制定正确的决策，是经营成功与否的关键。近几十年来，随着社会经济发展 的快速发展和影响因素的不断增加，决策问题的数量日益增多、复杂程度逐渐加 大在当前的决策过程中，决策者往往要面对几十个复杂的决策因素，以往那种依 靠个人经验和直觉的决策方式远远不能满足现代管理决策。 2 1 决策科学与城市规划决策 2 1 1 决策问题 决策是人们为了确定未来某个行动目标，根据自己的经验，在占有一定信息 的基础上借助于科学的方法和工具，对需要决定的问题的诸多因素进行分析、计 算和评价，并从两个以上的可行方案中选择一个最优方案的分析判断过程“。 决策问题的范围很广，计划、调度命令、政策、法规、发展战略、体制结构、 系统目标等都属于决策范畴。但它们的结构化程度不同。决策问题按结构化程度 不同可划分为三种类型：结构化决策问题、半结构化决策问题和非结构化决策问 题。决策问题的典型结构如表2 1 所示 表2 1 各类决策问题的结构“8 、 结构化非结构化 战略性 厂址选择资金分配计划管理体制确定 战术性作业计划作业调度广告部署 业务性库存补充奖金分配选择销售对象 城市规划决策是城市规划决策者这一主体对城市客体的认识过程。我们研究 城市，不仅要研究其历史、现状，而且更要研究其变化和发展“”。虽然城市处在 1 0 不停的变化之中，但城市系统的变化和发展不是随意的，它受到系统内部、外部 各种因素的影响和限制，有一定的规律可以遵循，这就决定了城市规划决策面对 的问题是一个半结构化的问题。城市规划决策科学研究的核心就是对城市系统变 化发展规律的研究。 2 1 2 城市规划决策的特征 ( 1 ) 城市规划决策的模糊性 现代城市是以人为主体的多要素、多因子、多层次、多变量的复杂而庞大的 系统，包括社会、经济、科技、生态等多个子系统。这些子系统既相互联系，又 相互独立如果把城市这个系统放到周围的区域中去，那么，它又是一个子系统 或要素了。从城市发展的进程来看，城市作为社会发展的产物，有其自身发生、 发展的规律。但是，由于城市的发展受社会、经济、生态环境等多种因素的共同 制约和共同影响，因此其发展是一个不确定的发展过程。发展的不确定性，导致 了城市未来的不确定。随着时间的推移及未知因素的增多，人们的认识越来越模 糊，对未来也就越来越难以预测。 城市规划决策对象的这种高度复杂性和不确定性，使城市规划决策者收集到 的客观信息具有模糊性“。从这个意义上说，如果把城市看作一个系统，那么它 就是一个部分信息明确、部分信息不明确的系统，即“灰色”系统。对这样一个 “灰色”系统的规划和决策，即是“灰色”决策。 ( 2 ) 城市规划决策的动态性 世界上的一切事物都是运动的，城市更是如此，它们每时每刻都处于动态的、 发展的过程中。城市从无到有、从小到大、从简单到复杂、从单功能到多功能、 从原始到现代化、从量变到质变，既有空间的位移，又有时间的推进：既有新的要 素的出现，又有结构功能的变化。这就体现了城市规划决策的动态性。 ( 3 ) 城市规划决策的整体性 城市这个庞大的系统包含着微观的、宏观的、静态的、动态的、外部条件和 内部功能的、时间的和空间的、自然的和社会的等各种因素，这些因素在时间、 空间上构成一个复杂的有机体。这个有机体中的各个要素互相依赖、互相制约达 到了很高的程度，一旦某个因素、某个环节出现问题，往往会影响整个城市社会 的正常运转。城市规划决策的整体性，从本质上说，是系统观在城市规划中的应 用，即是把我们要考查的对象放在系统中加以考虑，从整体与部分之间( 内部) 、 整体与环境之间互相联系、互相制约、互相作用的关系中综合地考虑对象、研究 对象o 。 ( 4 ) 城市规划目标指向的多样性 现代的城市规划应是以研究和解决实际存在的多种城市问题为前提的社会规 划、经济规划和物质规划相结合的综合规划。这就要求城市规划决策者不仅要考 虑城市的空间布局，解决人们的居住、工作、游憩、交通问题，同时还要谋求经 济、政治、文化教育以及科学技术的共同发展，协调和解决好各种社会矛盾”“。 ( 5 ) 城市规划决策评价体系的差异性 城市规划方案的评价是对城市未来发展的总的综合评价。城市规划不仅要考虑 “量”的发展，也要强调“质”的发展：不仅要注重城市的经济效益，还要注重城 市的社会效益：不仅要考虑城市的空间布局，还要考虑城市的生态环境，更要促进 城市的可持续发展。这就使城市规划的评价活动包括了社会、经济、环境等多个 指标体系1 。因此，城市规划就有了多个评价体系、多个评价原则和多个评价标 准。 ( 6 ) 规划信息的海量性 信息是人们认识世界和改造世界的源泉，也是决策科学化的基础1 。而科学 的预测是决策的前提，它为决策方案的产生和选择提供可靠的依据。“。随着计算 机技术和信息管理技术的发展，现代城市规划决策群体已有可能掌握尽可能多的 信息和经验，使用尽可能多的信息，利用现代的各种预测方法和模型，就会在决 策中做出更优的选择。 ( 7 ) 规划的反馈性 在城市规划领域，由于人力、物力的限制，城市规划决策者不可能穷尽一切 备选方案和每一种备选方案的可能后果。城市规划决策的群体性和主观任意性、 决策目标的动态性以及城市系统的模糊性，都使城市规划决策不可能有一个严格 的、精确的、统一的评价体系。另外，城市未来的社会、经济等问题大多是无法 准确预测的，至少是难以准确预测的。因此，城市规划决策是有限理性的。城市 规划中制订方案的过程，实质上只能是寻求满意的过程。”。 2 2 决策支持系统 决策支持系统是以信息技术为手段，应用决策科学及有关学科的理论和方法， 针对某一类型的半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确 问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确 决策提供帮助的人机交互式的信息系统。 2 2 1 决策支持系统的基本模式 d s s 的基本模式如图2 1 所示。在图中，一个完整的d s s 系统模式被表示为d s s 本身以及它与“真实系统”、人和外部环境的关系。由图可见，管理者处于核心位 置，他运用自己的知识，把他和d s s 的相应输出结合起来，对他所管理的“真实 系统”进行决策。管理者往往需要协助人员的帮助。就“真实系统”而言，提出 的问题和操作数据是输出信息流，而人们的决策则是输入信息流。图的下部表示 了与d s s 有关的基础数据，它包括来自真实系统并经过处理的信息( 如m i s 信息、 统计信息等) 、环境信息、与人的行为有关信息等。图的右边是d s s ，由模型库系 统、数据库系统和人机对话系统等组成。决策者运用自己的知识和经验，结合d s s 相应输出，对他所管理的“真实系统”进行决策。人作为d s s 的用户、开发者和 评价者在d s s 的建立和运行中起着关键作用。 2 2 2 决策支持系统的基本结构 d s s 是一个由多种功能协调配合而成的，以支持决策过程为目标的集成系统。 从内部结构上看，它有以下几种基本形式： 图2 1d s s 的基本模式”1 ( 1 ) 二库结构 它是由数据库子系统、模型库子系统、对话子系统组成的二库结构( 参见图 2 2 ) 。 其中数据库子系统包括数据库和数据库管理系统，其功能包括对数据的存储、 检索、处理和维护，并能从来自多种渠道的各类信息资源中析取数据，把它们转 化成d s s 要求的各种内部数据。模型库子系统能灵活地完成模型的存储和管理功 能模型库子系统，是决策支持系统的核心，是最重要的也是较难实现的部分，它 包括模型库和模型库管理系统。模型库中存放的模型有两类：一类是标准模型( 如 规划模型、网络模型等) ，这些模型按照某些常用的程序设计语言编程：另一类是 由用户应用建模语言建立的模型，即使是标准模型也有一个再开发的过程。对话 1 4 子系统是决策支持系统人一机接口界面，它负责接受和检验用户的请求，协调数据 库系统和模型库系统之间的通信，为决策者提供信息收集、问题识别以及模型构 造、使用、改进、分析和计算等功能。 图2 - 2决策支持系统的两库结构 ( 2 ) 基于知识的d s s 结构 另一种d s s 的内部结构形式由语言子系统、知识库子系统和问题处理子系统组 成( 参见图2 3 ) ，其中语言予系统是用户与系统联系的工具，用户的问题通过语言 子系统来描述和响应。知识库子系统是d s s 能够解决用户问题的智囊，它主要包 括一个综合性的知识库，其中存放的是有关问题领域的各种知识( 数据、模型等) 。 问题处理子系统是d s s 的核心部分，它完成系统动态过程，即接受用户的问题， 运用知识子系统的知识，实现用户问题的求解过程。 图2 3 基于知识的d s s 结构 ( 3 ) 三库一体化方案 国内外不少专家在这两种框架的基础上，又设计出很多其他形式的框架结构。 其中典型的就是三库一体结构，如图2 4 所示。 这种结构综合了前两种结构的优点，既保证了d s s 解决问题的灵活性和广阔的 解题空间，也充分利用人工智能技术扩充d s s 的解题能力，因而有着广阔的发展 前景。 图2 4 用户数据一模型一知识框架 2 2 3d s s 的特点 决策支持系统的主要特点体现在六个方面( 如图2 5 所示) 。值得注意的是， d s s 系统是为了改进管理者制定决策的效能，并不是为了取代以提高效率为主要目 标的m i s 系统：同时，d s s 系统强调辅助和支持功能，并不是试图提供一个最终的 答案和强加给用户一套规定的分析顺序。 d s s 是在m i s 的基础上发展起来的，两者都是对数据进行处理，在不同程度上 为用户提供帮助。d s s 和m i s 有着密切的关系，m i s 收集的大量信息是d s s 工作的 基础，d s s 使m i s 提供的信息真正发挥作用：m i s 收集系统反馈信息以支持d s s 的 效果检验，d s s 的验证为m i s 的完善指明了方向。但是，两者还是有着很大的区别。 2 3 数据仓库的概念、技术与方法 数据仓库是近年来兴起的一种新的数据库应用，它是从数据库技术发展过程 中出现的一种为决策服务的数据组织和存储技术，为决策支持系统开辟了新途径， 极大地提高了决策支持系统能够存储的信息量和信息分析能力，这对于充分利用 1 6 己有历史数据、提高决策的可信度有重要意义。“。 l数据库类型多 面向管理者 强调人机交互l l信息来源丰富 i 决定权在用户j 孓嗡刮 用于辅助决策 图2 5d s s 系统的特点 2 3 1 从数据库到数据仓库 传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、 批处理、决策分析等各种数据处理工作。然而，不同类型的数据处理有着其不同 的处理特点，以单一的数据组织方式进行组织的数据库并不能反映这种差异，满 足不了数据处理多样化的要求。当前数据处理大致划分为两大类：操作型处理和分 析型处理。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对 一个或一组纪录的查询和修改，注重的是响应时间，数据的安全性和完整性：分 析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。两者之间的 巨大差异使得操作型处理和分析型处理的分离成为必然。 数据库系统作为数据管理手段，主要用于事务处理，在其数据库中己经保存 了大量的日常业务数据。尽管数据库在事务处理方面的应用获得了巨大的成功， 但它对分析处理的支持却不能令人满意，人们逐渐认识到，事务处理和分析处理 具有极不相同的性质，直接使用事务处理环境来支持d s s 是行不通的。要进行有 效的决策，必须把分析型数据从事务处理环境中提取出来，按照d s s 处理的需要 进行重新组织，建立单独的分析处理环境，数据仓库正是为了构建这种新的分析 处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。 2 3 2 数据仓库定义 著名的数据仓库专家w h i 咖o n 在其著作b u i l d i n gt h ed a t aw a r e h o u s e 一书中是这样定义的：数据仓库是一个面向主题的( s u b j e c to r i e n t e d ) 、集成的 ( i n t e g r a t e ) 、相对稳定的( n o n v o l a t i l e ) 、反映历史变化( t i m ev a r i a n t ) 的数据 集合，用于支持管理决策嘲1 。对此我们可以从两个层次进行理解，首先，数据仓 库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库：其次， 数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含 历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 数据仓库是为决策服务的数据库系统。数据仓库的目标是达到有效的决策支 持。任何一个公司和企业，在业务处理、票据清单、账目清算、客户服务、以及 财务报告等方面，都存在大量的业务应用和技术环节。数据仓库的作用在于从这 些应用系统中获取信息并转换到一个新的数据库，通过对新库中的历史信息和面 向主题的信息进行分析，为决策提供支持。 2 3 3 数据仓库的主要特点 ( 1 ) 数据仓库是面向主题组织数据的 数据仓库是面向主题的，而传统数据库是面向应用的。主题是指一个分析领 域，是在一个较高层次上对数据进行组织、归类的标准。 ( 2 ) 数据仓库是集成的 数据仓库中的数据可分为内部数据和外部数据。内部数据是企业内生成的、 现在的和历史的数据，外部数据包括行业报告、市场调查、评测结果和顾问评估 等。在进入数据仓库前要将面向应用的原始内、外数据在消除各语义矛盾的基础 上，按数据仓库中面向主题的数据结构加以变换和组织。不论数据来源何处，进 入数据仓库之后都应具有统一的编码规则，保证数据仓库数据的一致性。 ( 3 ) 数据仓库是稳定的 数据仓库中保存的是大量的经集成、加工过的综合性历史数据，是供企业决 策分析之用的，所涉及的数据操作主要是查询，一般情况下并不轻易改动，只做 定期刷新。 ( 4 ) 数据仓库是随时间变化的 数据仓库中的数据稳定性是针对应用来说的，即数据仓库的用户进行分析处理 时不进行数据更新操作，但这并不等于说，数据在从集成到数据仓库开始到最后 被删除的整个生命周期中都是永远不变的。 随着我国电子政务的逐步开展，已经有越来越多的政府部门和事业单位开始或 打算建立数据仓库系统，从而提高政府部门办事效率，并且提供决策支持。数据 仓库因此而成为i t 领域中被关注的热点之一”1 。 2 3 4 数据仓库与决策支持系统 决策支持系统( d s s ) 是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、联 机分析处理( o l a p o nl i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s i n g ) 技术和数据挖掘( d m d a t a m i n i n g ) 工具出现以前，d s s 在实际应用开发过程中曾暴露出许多问题。进入9 0 年 代后，数据仓库、0 l a p 技术和数据挖掘技术的研究和开发热潮为克服传统d s s 存 在的问题提供了技术上的支持，为d s s 开辟了一条新的途径，d s s 因数据仓库而实 现了突破。 一般决策所需的数据总是与