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基于GIS的零售商业网点选址评价模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
传统零售商业网点选址模型主要是基于统计的静态模型.分析了影响零售商业网点选址的人口、经济、市场竞争三个关键要素,结合GIS,提出了一种基于权重设置的零售商业网点选址评价模型,并阐述了模型的应用流程.该模型在深圳市罗湖区公共信息服务平台中进行了典型应用实现,并检验了模型的应用可行性. 相似文献
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茶颜悦色作为中国本土奶茶品牌,将中国传统茶文化与时尚元素相结合,融入浓郁中国风,成为来长旅游者打卡必喝的一种奶茶饮品。探索其空间分布并对其门店选址适宜性进行评估对于优化门店布局、促进经济发展和提升旅游服务水平等具有重要的实际意义。本文基于高德地图API爬取长沙市茶颜悦色POI,运用平均最近邻指数、地理集中指数、不平衡指数、标准差椭圆、核密度估计等方法分析其空间格局,在此基础上融合多源异构空间数据选取一系列影响其空间分布的指示因子并运用随机森林模型对其门店布局适宜性开展实证研究。分析结果表明：① 长沙市茶颜悦色空间分布整体上为集聚型(ANN=0.354,G=40.283),围绕城市核心商圈集聚分布,形成了“一超多核”的空间格局;② 随机森林模型优化后的平均测试精度为92.18%,OOB测试精度为93.45%,其评价结果能够准确反映长沙市茶颜悦色门店选址适宜性与空间分布的异质性;③ 茶颜悦色选址适宜性结果表明,长沙市核心商圈内适宜性概率整体较高,存在明显的高值集聚现象,符合弗里德曼“中心-外围”理论。若将各商圈抽象为不同等级的中心地,其所提供的服务职能和影响范围受到空间距离衰减作用的影响,在空间分布上符合地理学第一定律;④ 特征重要性排序结果显示竞争环境、交通区位和社会经济发展因素对模型的贡献率较大,这与最小差异化准则强调集聚效应和传统商业选址强调区位选择相得益彰,因此在进行门店选址时可以重点考虑此类因素。本研究融合多源空间数据运用数据挖掘技术解决选址问题的方法和结论可以为茶颜悦色门店选址和空间布局提供参考和借鉴。 相似文献
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近年来随着能源短缺和环境污染问题日益严重,低排放、低噪声、节能环保的电动汽车受到了越来越多的关注。特别在电动出租车领域,我国公共充电设施的规划和建设已迫在眉睫。针对目前电动出租车专用充电站选址研究方面存在的缺少丰富详实的车辆运行数据支撑、未能充分结合出租车的换班特性开展分析和在选址模型构建方面未能充分考虑已建成充电站的影响等不足,本文提出了一种合理可行的电动出租车专用充电场站选址方案,具体流程为：① 基于对出租车GPS数据的统计和分析,利用蒙特卡洛方法提取充电需求;② 对充电站建设的影响因素进行分析,综合考虑了建设成本,出租车等待成本和已建成充电站的影响,建立了充电站的选址模型;③ 利用多种群遗传算法对模型进行求解;④ 利用北京市1.2万辆出租车连续一周的运行轨迹数据提取了充电需求,模拟10万辆电动出租车的充电需求规模对选址模型进行了算例分析。实验结果表明,选址模型能够有效地减少充电站建设投入的成本并缩短出租车平均充电等待时间。 相似文献
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针对目前地名地址编码存在的区位信息缺乏、编码粒度较粗、稳定性和可读性较差等问题,本文提出了地名地址编码设计的3个原则：（1）每个地名地址的编码独立且稳定;（2）编码易于实现;（3）编码便于识读。基于地球剖分理论,设计了一种多尺度的地名地址空间区位编码模型,该编码模型以地球剖分网格作为基础单元,建立地名地址空间区位属性与球面网格的映射关系。进一步提出了地名地址空间区位编码方法,该编码是由定位码、层级码和半跨度码组成的一维定长组合码,并且从空间位置、区域范围和空间关系3个方面分析了对空间区位编码的识读方法。最后,以物流行业为例,探讨了地名地址空间区位编码模型的应用思路与前景。结果表明,该模型便于计算机存储与管理,能够为地名地址的网格化管理提供组织与表达基础,对智慧城市建设具有很强的理论和实用价值。 相似文献
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村镇应急公共设施选址布局优化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
应急公共设施对防灾减灾具有重要作用,但相关研究和实践通常围绕城市展开,中国村镇地域广阔、环境复杂,传统方法规划的应急公共设施布局无法满足村镇的需求。因此,针对村镇进行更加精细化的应急公共设施布局优化十分必要。本文主要研究内容包括：① 建立包括地理因素、交通条件、人口分布情况和危险源分布情况在内的应急设施适宜性用地指标体系,并避免在地质灾害、洪水等灾害高发区域建设;② 对仅需要承担应急服务的设施,建立集合覆盖模型和最大化覆盖模型两级选址模型进行分析,对需要承担公共服务和应急服务双重任务的设施,建立集合覆盖模型和p-中值模型进行分析;③ 以响应覆盖率、交叉响应率作为效率性评价指标,最大响应时间、平均响应时间作为公平性评价指标,综合评价设施选址方案。本文以神农架林区松柏镇为研究区域,以消防设施和应急医疗救助中心分别作为两类典型应急公共设施进行布局,得到以下结论：① 应急设施适宜性用地评价指标体系能够综合评价应急设施选址时需要考虑的各种因素,具有较强的实用性;② 对多选址方案进行对比,模型计算结果在效率性和公平性指标方面优于原选址方案,同时结合人口分布、实际用地情况和成本因素能够确定更为优化的布局方案,验证了方法的可行性和科学性。 相似文献
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针对单一指派约束和容量约束的设施选址问题（Single Source Capacitated Facility Location Problem, SSCFLP）,建立了一种基于改进蚁群算法与GIS的配送中心选址方法。构建了以总成本费用最小为目标的配送中心选址模型;提出了适合求解SSCFLP问题的改进双层蚁群算法,将求解过程划分为彼此关联的设施选择层和需求指派层2层蚁群,采用改进的全局信息素更新策略加强双层蚁群交流,并对迭代最优解的指派关系进行局部优化;将方法应用于汽车配送中心的选址,利用GIS工具构建选址空间。实验结果表明,该选址方法能找到质量较好的选址及指派结果,对于求解同类问题具有较强的借鉴意义。 相似文献
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本文以区位-配给模型理论为指导,以路网疏散距离最短、场地服务容纳量最大为目标,构建最优避难疏散模型,以解决中小学避难场地选址问题。本文从保障学生避难疏散场地的安全性和适宜性角度出发,通过建立环境制约因素模型,对地形坡度、断裂带、河流湖泊、易燃易爆站点、高层建筑物倒塌范围和文物古迹保护范围6大因素进行空间叠加分析,计算了实际的避难需求和供给容量。为减少利用直线距离直接作为疏散道路产生的误差,本文通过对不受影响的路网信息进行网络分析,计算最短疏散道路,以获取实际的路网距离。本文将该方法应用于北京市西城区中小学避难场地选址的优化方案,有效地解决了中小学避难场地选址问题。 相似文献
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社会经济与环境协调发展的评价指标体系及评价模型 总被引：14，自引：0，他引：14
为了建立合理和实用的社会，经济与环境协调发展的评价指标体系和评价模型，分析了社会，经济和环境指标体系具有的确定性和不确定性特征，应用基于集对分析联系度的同异反态势排序法，给出了社会，经济发展和环境功能损害态势度表示，并提出了社会，经济与环境之间协调发展满足的生长曲线指数计算公式。实例分析结果表明：基于联系度的同异反态势排序的社会，经济与环境协调发展的评价指标体系和评价模型具有简单实用的特点。 相似文献
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近年来大数据在交通分析中被广泛关注,但目前多以可视化展示和现象空间分析描述为主,缺乏基于大数据的交通数量模型和模拟预测研究,成为大数据技术在交通规划中应用的主要技术障碍。本文基于交通与土地利用之间的交互作用关系,构建区位空间依赖因子（(Location-space Dependence Indicator, LSDI）,对传统重力模型进行改进,提出大数据城市通勤分布模型。以北京市为例,采用某运营商2017年9月的手机信令大数据,进行模型的应用和校验。模拟结果显示,在出行产生预测中,通勤人口与常住人口表现出良好的线性关系;在出行分布预测中,基于区位空间依赖因子的修正重力模型综合表现最优,在通勤OD分布中实现了低估现象的优化,在OD数量发生率中拟合优度达到0.85。本研究为大数据城市交通预测模型研发提供了新的技术方法,对于推动大数据在交通规划中的应用具有一定价值。 相似文献
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人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比 总被引：1，自引：0，他引：1
机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP（Back Propagation）人工神经网络模型和CART（Classification and Regression Tree）决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。 相似文献
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人工神经网络的基准地价评估方法研究 总被引：12，自引：0，他引：12
探讨了人工神经网络应用于基准地价评估的可行性 ,针对基准地价评估提出了相应的人工神经网络模型和算法改进措施 ,以及在采用神经网络的前提下 ,进行土地定级与基准地价评估的新思路。实例表明 ,人工神经网络方法具有客观、准确、通用等优点。 相似文献
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以中国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川6#滑坡体为例,基于滑坡体北斗和位移计时序监测数据,首先利用深度学习框架Tensorflow分别构建3种循环神经网络滑坡位移预测模型：简单循环神经网络(simple recurrent neural network,SimpleRNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),并进一步针对循环神经网络在参数设置时多采用经验手动调参或采用网格搜索法,易造成人为主观影响较大和计算效率低下的突出问题,引入遗传算法（genetic algorithm,GA）优化循环神经网络参数的自动最佳化选取,分别构建3种基于遗传算法改进的循环神经网络滑坡位移高精度预测模型：GA-SimpleRNN、GA-LSTM、GA-GRU。研究结果表明,改进参数自动寻优后的3种循环神经网络预测模型具有更优的预测性能,特别是GA-GRU模型预测精度最高,更适用于滑坡体长时序位移的高精度预测。 相似文献
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利用机器学习模型进行滑坡易发性评价时, 不同的超参数设置往往会导致评价结果的不同。采用贝叶斯算法对4种常见机器学习模型(逻辑回归LR、支持向量机SVM、人工神经网络ANN和随机森林RF)的超参数进行了优化, 探索了该算法对滑坡易发性机器学习模型的优化效果。以湘中地区4县(安化县、新华县、桃江县和桃源县)滑坡易发性评价为例说明该算法的可行性与适用性。基于滑坡历史编录, 确定研究区内1 017个滑坡点, 并选定15个滑坡影响因子, 以此构建滑坡易发性模型的训练集和测试集。利用贝叶斯优化算法对4种机器学习模型的主要超参数进行了优化, 依据优化后的超参数建立了4种优化模型, 并使用AUC值等指标来比较其预测能力。结果表明: 经超参数优化后的4种机器学习模型预测性能均有所提高, 且基于贝叶斯优化的随机森林模型表现最好。 相似文献
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YANG Qingsheng YOU Xibin ZHANG Hongxian Kevin MWENDA WANG Yuandong HUANG Ying 《中国地理科学(英文版)》2020,(1):157-169
Reference values of erythrocyte sedimentation rate(ESR)are the key to interpret ESR blood test in clinic.The common local reference ESR values are more accuracy in blood test that are established with natural geographical factors by using the multiple linear regression(MLR)model and the artificial neural network(ANN).These knowledge-based methods have limitations since the knowledge domains of ESR and natural geographical factors are limited.This paper presents a new cases-depended model to establish reference ESR values with natural geographical factors and location using case-based reasoning(CBR)since knowledge domain of ESR and geographical factors is weak.Overall 224 local normal ESR values of China that calculated from 13623 samples were obtained,and the corresponding natural geographical factors and location that include altitude,sunshine hours,relative humidity,temperature,precipitation,annual temperature range and annual average wind speed were obtained from the National Geomatics Center of China.CBR was used to predict the unseen local reference ESR values with cases.The average absolute deviation(AAD),mean square error(MSE),prediction accuracy(PA),and Pearson correlation coefficient(r)between the observed and estimated data of proposed model is 33.07%,9.02,66.93% and 0.78,which are better than those of ANN and MLR model.The results show that the proposed model provides higher prediction accuracy than those of the artificial neural network and multiple linear regression models.The predicted values are very close to the observed values.Model results show significant agreement of cases data.Consequently,the model is used to predict the unseen local reference ESR with natural geographical factors and location.In spatial,the highest ESR reference areas are distributed in the southern-western district of China that includes Sichuan,Chongqing,Guangxi and Guizhou provinces,and the reference ESR values are greater than 23 mm/60 min.The higher ESR reference values are distributed in the middle part and northern-eastern of China which include Hubei,Henan,Shaanxi,Shanxi,Jilin and Heilongjiang provinces,and the reference ESR values are greater than 18 mm/60min.The lowest ESR reference values are distributed in the northern-western of China that includes Tibet and Xinjiang,and the reference ESR values are lower than 5 mm/60min. 相似文献
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各类光学植被指数已成功地应用于各种植被监测与作物产量估算中,但这些指数易受大气状况的影响。由星载微波辐射计得到的植被光学厚度数据（VOD）与植被密度、含水量密切相关,数据可全天候获得,在农业遥感监测中呈现着巨大的潜力。作为来自不同传感器的遥感数据,微波遥感数据与光学遥感数据可以提供不同波长范围内的植被信息。为了更准确地进行作物产量估算,本研究提出将微波遥感数据与光学遥感数据共同应用于冬小麦单产估算中。研究选择L波段微波辐射计SMAP卫星的VOD数据与MODIS的标准归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI、叶面积指数LAI、光合有效辐射分量FPAR数据作为研究变量,分别使用BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络建立冬小麦产量估算模型。结果表明： 3种神经网络回归模型的P值均小于0.001,通过了显著性检验。GA-BP神经网络回归模型的估算值与真实值在3种神经网络回归模型中表现了最高的相关性（R=0.755）与最低的均方根误差（RMSE=529.145 kg/hm2）,平均绝对误差(MAE=425.168 kg/hm2)和平均相对误差（MRE=6.530%）。为了分析多源遥感数据的结合在作物产量估算中的优势,研究同时构建了仅使用NDVI和LAI,使用NDVI、EVI、LAI、FPAR等光学数据进行冬小麦产量估算的3种GA-BP神经网络回归模型作为对比。结果表明,使用微波遥感数据与光学遥感数建立的GA-BP神经网络回归模型较上述3种作为对比的GA-BP神经网络回归模型的相关系数R值分别提高了0.163,0.229与0.056,均方根误差RMSE分别降低了122.334、158.462和46.923 kg/hm2,使用多源遥感数据的组合可以很好地提高作物产量估算的准确性。 相似文献
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县市级义务教育学校区位配置优化设计与实验 总被引：3，自引：0，他引：3
合理规划学校布局是实现义务教育均衡发展和落实就近入学政策的一个重要途径。为满足县市级中小学校空间布局规划需求,本文以区位配置优化方法解决学校区位选址问题。以平均入学距离为目标,以学校总数、学校学额为约束条件,分别构建P中值指派规划和整型规划数学模型。根据学校与居民地之间的空间分布特征进行模型简化,使模型计算效率大幅度提升。因指派规划模型约束矩阵每列非零元素不超过2个,分枝切割算法能获得近似最优解(与最优目标之差小于0.01%);整型规划模型约束矩阵近似于完全单位模矩阵,分枝切割算法通常能获得最优解。在ArcGIS 10 Geoprocessing框架中,整合ArcGIS网络分析、Coin-or Python线性规划建模工具PuLP 1.4.7和线性规划软件Cplex 12,实现模型建模、模型解算和优化结果可视化。在配置Intel 酷睿2双核2.44GHz CPU和2GB内存的计算机环境中,对于有1276个居民点和50所学校的县域进行网络分析、模型建模、模型结算和结果输出。优化结果表明:学校布局调整后学生平均入学距离明显降低,本文构建的优化模型在县市级较大规模的学校选址规划中具有实用价值。 相似文献
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针对传统BP神经网络存在的学习速度慢、易陷入局部极值等问题,利用鲸鱼优化算法(WOA)以及狼群算法(WPA)混合优化BP神经网络的权值和阈值,构建WPA-WOA-BP神经网络模型,并对PM2.5浓度进行预测。实验结果证明,WPA-WOA-BP神经网络模型预测稳定性高,可用于PM2.5浓度的预测,且预测精度优于BP神经网络、WPA-BP神经网络和WOA-BP神经网络模型。 相似文献