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21.
基于微粒群优化算法的空间优化决策 总被引:3,自引:0,他引:3
空间优化决策是GIS应用中复杂而又常见的问题。由于涉及到大量的组合,使用穷举法等方法难以找到最优的解决方案,因此需要运用新的理论方法来解决这类问题。微粒群优化算法是近年来新兴的一种优化技术,与GIS相结合可解决空间优化决策问题。首先,对微粒群优化算法和空间优化决策问题作了简单介绍;然后,基于人口密度、最短距离约束条件下,通过GIS技术,对微粒群优化算法用于空间优化决策的方法、实施过程作了详细阐述;接着,用4×4方格单元对PSO方法的正确性、有效性进行了验证;最后,以广州市芳村区为例,对该方法进行实例验证。通过实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决空间优化决策问题的一种有效方法。 相似文献
22.
以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现:1)广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2)现居住现状(人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间)、家庭生命周期(年龄、家庭规模、子女数量)和经济水平(家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量)等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3)家庭生命周期(年龄、家庭规模)、个体因素(教育程度、户籍地)等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4)制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。 相似文献
23.
以广州市中心城区为例,借助百度热力图、百度实时路况和百度地图POI数据,从中观层面多角度综合分析广州市中心城区就业与居住的空间分布关系。结果显示:1)工作时间段人口聚集的高值区整体呈带状分布,斑块较为细碎,但绝大部分集中在核心地带;人口主要高度集中于各区的商业繁华地段与交通线路周围。而休息时间段的高值区则相对集中分布,用地效率较高,表现出多中心的圈层结构;人口主要高度集中分布在传统的老城居住区和新开发的商业住宅区,与核心商圈相对错开。2)不管是在上班时段还是休息时段,人口聚集程度越高的地区,POI设施密度表现越显著;这意味着人口的聚集具有一定的选择性,主要集中在城市基础设施发展较完备的区域。3)广州市中心城区各街道的职住比介于0.73~1.54,职住相对平衡,区域之间差异较小。其中,分值较高的街道多分布于核心地带(主要集中在越秀区、荔湾区北部和天河区南部),分值较低的街道多分布于核心地带的外围或边缘地区(主要在海珠区、荔湾区和白云区零散分布)。4)从城市交通响应上看,广州市中心城区工作日内早高峰的拥堵度大于晚高峰,但总体路况变化跨度不大,区内并没有出现特别严重的“潮汐通勤”现象。 相似文献
24.
25.
26.
广州市雷暴日数变化特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对广州基准站(站号59287,纬度23.00°N,经度113.13°E,海拔高度10.4m)1951-2007年的雷暴观测资料进行对比统计分析,总结出广州市雷暴日数气候变化规律和特征,得到了一些对防雷减灾工作有积极意义的分析结果. 相似文献
27.
利用RHtest软件结合台站元数据对广州1908—2019年平均气温进行非均一性检验和订正,结果显示在1912、1928、1942、1988、1995、2004和2010年有7个显著的非均一间断点,订正后升温速率为1.39℃/(100 a),较订正前显著增加,具有准50 a和准3 a的显著周期。运用DB16正交小波分析其多时间尺度变化特征,结果显示方差贡献最大的是趋势分量,其次是准3 a和准6 a周期分量。趋势分量从20世纪40年代开始呈现持续的升温趋势;20世纪80年代中期至20世纪末的快速增暖是准50 a和准20 a周期分量的上升期叠加于趋势分量的结果;1998—2014年增暖停滞特征是准50 a、准20 a和准10 a这3个年代际周期分量的降温位相叠加在趋势分量上引起的。 相似文献
28.
29.
广州市蔬菜生产布局与“渡淡”问题探讨 总被引:1,自引:1,他引:1
本文分析了广州市蔬菜供应出现淡季的主要原因,指出现行蔬菜生产布局的不合理性,并提出合理调整生产布局,改善淡季蔬菜供应的基本设想。 相似文献
30.
广州市未来居住区热点区位分析 总被引:2,自引:1,他引:2
本文在回顾建国以来广州市居住区建设状况的基础上,对广州市居民3个层次的居住环境现状进行了评价,分析了居民未来居住环境需求的变化对其住宅区位选择的影响,讨论广州市目前已经出现及将会出现的重要的城市社会发展趋势和城市建设趋势,以及它们对城市居住区区位的影响,指出了广州市未来居住区开发的热点区位及其开发过程中所要重点解决的几个问题。 相似文献