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公开(公告)号:CN116957206A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202311093730.6
申请日:2023-08-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/903 , G06F16/9035
Abstract: 本发明公开了基于出行OD大数据的公园绿地可达范围划定方法及系统,涉及城乡规划及风景园林领域,方法包括以下步骤:接收出行数据库传输的出行数据,所述出行数据包括:居民出行OD大数据、公园绿地AOI数据和公园绿地出入口POI数据;设置公园绿地面积阈值,判定公园绿地面积和公园绿地面积阈值的大小,获取判定结果,根据判定结果构建缓冲区,以缓冲区为约束,对接收的出行数据库的出行数据进行提取,得到多组出行OD数据;以累积大众可达率阈值对提取的各组出行OD数据中进行筛选,将筛选后的各组出行OD数据划定出行活动范围,得到各组OD数据的出行活动范围为各公园绿地可达范围。
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公开(公告)号:CN115098683B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202210792933.3
申请日:2022-07-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的城市绿地情绪影响因子甄别与调控方法,属于城乡规划、风景园林、环境心理学及环境行为学技术领域,以在线评论数据为样本,样本量大、覆盖面广、具有精准的时空属性,采集方法更为快捷、经济、高效;运用机器学习方法分析在线评论数据,避免由于人工判别所带来的“感性误差”,减少主观、人为因素;运用LDA模型文本挖掘技术提取潜在城市绿地情绪影响因子,便于突破了传统理论框架约束,避免遗漏未知情绪影响因子;能够结合不同地域的时空环境特点,针对性探索和提取城市绿地情绪影响因子,制定调控策略。
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公开(公告)号:CN115098683A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210792933.3
申请日:2022-07-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的城市绿地情绪影响因子甄别与调控方法,属于城乡规划、风景园林、环境心理学及环境行为学技术领域,以在线评论数据为样本,样本量大、覆盖面广、具有精准的时空属性,采集方法更为快捷、经济、高效;运用机器学习方法分析在线评论数据,避免由于人工判别所带来的“感性误差”,减少主观、人为因素;运用LDA模型文本挖掘技术提取潜在城市绿地情绪影响因子,便于突破了传统理论框架约束,避免遗漏未知情绪影响因子;能够结合不同地域的时空环境特点,针对性探索和提取城市绿地情绪影响因子,制定调控策略。
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