En los últimos años, el rápido progreso de la informática urbana ha generado grandes problemas, que crean tanto oportunidades como desafíos. La heterogeneidad y el gran volumen de datos, así como la gran diferencia entre los mundos físico y virtual, han dado lugar a muchos problemas para resolver rápidamente los problemas prácticos de la informática urbana. En este artículo, proponemos un marco general de aplicación de ELM para la informática urbana. Presentamos varios estudios de casos reales del marco, como la predicción de riesgos para la salud relacionados con la niebla tóxica y la colocación óptima de tiendas de comestibles. Los experimentos con datos urbanos en China muestran la eficiencia, la precisión y la flexibilidad de nuestro marco propuesto.
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