公开(公告)号：CN115146990B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202210852776.0

申请日：2022-07-11

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  王梓宇 ,  李满春 ,  赵鑫 ,  张家榕 ,  陈振杰 ,  庄苏丹 ,  高醒

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/29 ,  G06F18/23 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开一种集成多源地理大数据的城市活力定量评价方法，本评价方法包括以下步骤：S1、对道路数据进行预处理获取街区数据，S2、将街区范围内获取的城市活力评价数据进行汇总，形成特征，S3、计算Pearson相关系数矩阵，确定特征与城市活力的相关性，同时排除冗余特征，S4、构建综合指标和机器学习模型模拟城市活力，S5、对城市活力模拟结果进行精度评价，分析各特征的贡献。本发明通过集成多源地理大数据，构建综合指标和构建机器学习模型，可以解决现有技术中城市活力评价方法精度不足、数据来源较少的问题，建立衡量各因素对城市活力的贡献的方法，并形成综合城市活力评价体系。

公开(公告)号：CN115146990A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210852776.0

申请日：2022-07-11

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  王梓宇 ,  李满春 ,  赵鑫 ,  张家榕 ,  陈振杰 ,  庄苏丹 ,  高醒

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/29 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种集成多源地理大数据的城市活力定量评价方法，本评价方法包括以下步骤：S1、对道路数据进行预处理获取街区数据，S2、将街区范围内获取的城市活力评价数据进行汇总，形成特征，S3、计算Pearson相关系数矩阵，确定特征与城市活力的相关性，同时排除冗余特征，S4、构建综合指标和机器学习模型模拟城市活力，S5、对城市活力模拟结果进行精度评价，分析各特征的贡献。本发明通过集成多源地理大数据，构建综合指标和构建机器学习模型，可以解决现有技术中城市活力评价方法精度不足、数据来源较少的问题，建立衡量各因素对城市活力的贡献的方法，并形成综合城市活力评价体系。