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城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法及系統(tǒng)

文檔序號:40563467發(fā)布日期:2025-01-03 11:23閱讀:13來源:國知局
城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法及系統(tǒng)

本發(fā)明涉及計算機數據處理,尤其涉及一種城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法及系統(tǒng)。


背景技術:

1、隨著我國城鎮(zhèn)化發(fā)展進入中后期,城市發(fā)展模式由增量擴張向存量優(yōu)化轉變,城市低效用地再開發(fā)成為盤活存量空間的重要手段。當前已有許多城市開展了低效用地再開發(fā)的實踐探索,但對于低效用地的識別、影響因素分析和改造策略研究尚缺乏行而有效的空間量化方法,使得城市低效用地更新行動的科學性不足。

2、目前,低效用地識別方法包括文獻分析法、層次分析法、十八等分法、德爾菲法、城市居住模型(amm)分析法等,或運用bayes判別函數等數學方法,或通過編制績效編碼,驗證責任定位法的績效評價法,以定性探討為主,難以精準識別具有復雜多樣性的低效用地,不利于促進土地高效利用與優(yōu)化土地利用結構。

3、目前城市低效用地的更新策略的研究,存在對象單一(主要集中在工業(yè)用地)、用地評價指標體系不夠完善、權重比例主觀因素較強、缺少驗證方式、缺乏多尺度統(tǒng)籌的城市更新決策支持工具等問題。

4、已有對于城市低效用地的更新決策工具的研究可以分為非空間決策模型和空間決策模型。非空間決策模型無法從空間布局上提出具體的更新策略,已有的空間決策模型盡管解決了這一問題,但大多僅能用于小范圍地塊的更新方案決策,對于適用于大規(guī)模尺度更新決策的科學量化方案仍然較少。

5、因此,對城市低效用地的更新策略的研究進行改善,具有重要意義。研究方向應該關注開發(fā)能夠適應多尺度統(tǒng)籌的空間決策支持工具,這樣的工具將有助于實現(xiàn)城市更新過程中的科學化和精細化管理,確保更新策略在不同尺度上的有效性和一致性。


技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法及系統(tǒng),以解決上述技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供的一種城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法,包括步驟:

3、s1,再開發(fā)單元劃分:獲取城市低效用地分布數據,根據預設的聚集條件從所述城市低效用地中提取出多個低效用地聚集區(qū)作為n個城市再開發(fā)單元;

4、s2,建成環(huán)境績效評估,包括:

5、s21,構建環(huán)境績效評價指標體系,所述指標體系包括涵蓋在開發(fā)強度、環(huán)境品質和空間可達性3個大類下的10?個特征xm,m∈[1,10];

6、s22,使用?topsis?法計算每個城市再開發(fā)單元的建成環(huán)境績效綜合得分;

7、s23,利用getis-ord?gi法揭示城市建成環(huán)境績效的空間差異;

8、s3,主要障礙因子計算:利用障礙度模型對建成環(huán)境績效進行病理性診斷,計算影響建成環(huán)境績效的障礙因子;

9、s4,更新模式識別:利用?k-means?機器學習算法對障礙度進行聚類,根據每個聚類的障礙度特征,識別出所有城市再開發(fā)單元的主要更新模式;

10、s5,結合城市在開發(fā)單元的更新模式與該城市再開發(fā)單元的低效用地形成影響因素,按照預設的更新模式與低效用地形成影響因素的對應關系,獲取相應的更新策略。

11、優(yōu)選的,所述步驟s21中的所述10?個特征xm包括:

12、x1,容積率far=,其中,是建筑i的基底面積,是建筑i的層數,a是研究單元面積;

13、x2,400m功能多樣性sn=,其中,是第i類poi的數量占該單元所有poi的數量的百分比;

14、x3,綠視率gr=,其中,是樹木、花、草在單元i街景中的面積,image是街景的總面積;

15、x4,開敞度op=,其中,是天空在單元i街景中的面積,image是街景的總面積;

16、x5,老舊建筑比率obr=,其中,是預設年限之前建成的建筑物的總面積,是該單元內所有建筑物的總面積;

17、x6,公共服務覆蓋度psc=,其中,h是寬度帶,n是poi數量,k(x)是核函數;

18、x7,商業(yè)服務覆蓋度csc=,其中,h是寬度帶,n是poi數量,k(x)是核函數;

19、x8,最近公園距離np=min(),其中,是研究單元到第i個公園的步行距離;

20、x9,最近公交站距離nb=min(),其中,是研究單元到第i個公交站的步行距離;

21、x10,最近地鐵站距離nm=min(),其中,是研究單元到第i個地鐵站的步行距離。

22、優(yōu)選的,所述步驟s22包括:

23、s221,對每個城市再開發(fā)單元的所述10?個特征xqm進行標準化處理得到標準化后的指標值,其中,xqm表示第q個城市再開發(fā)單元的第m個指標的值,表示第q個城市再開發(fā)單元的第m個指標的標準化后的值;

24、s222,分別計算不同的研究單元q的評價向量到正理想解的距離d+和正理想解的距離d-

25、,,q∈[1,n],是第m個指標中的正理想值,第m個指標中的負理想值;

26、s223,,的取值范圍為[0,1];

27、所述步驟s23包括,通過公式:

28、,其中,表示第q個城市再開發(fā)單元的用地效率,表示第q個城市再開發(fā)單元和第個城市再開發(fā)單元之間的空間權值,所有城市再開發(fā)單元的城市用地效率綜合得分的平均值,s為所有城市再開發(fā)單元的城市用地效率綜合得分的標準差。

29、優(yōu)選的,所述步驟s221包括:

30、s2211,數據標準化:按照以下公式對xqm進行數據標準化,

31、?(+)

32、?(-)

33、其中,表示第q個城市再開發(fā)單元的第m個指標經過數據標準化后的值,(+)表示該公式用于處理正向指標,(-)表示該公式用于處理負向指標,指標np、nb、nm為負向指標;

34、s2212,critic賦權計算:通過公式計算,

35、,其中,是第m個指標的標準差,是第m個指標的平均差;

36、,其中,是第m個指標的沖突性,是評價指標m與指標的相關系數;

37、,其中,是第m個指標包含的信息量;

38、,其中,第m個指標的客觀權重;

39、z=(),其中,z表示加權后的標準化矩陣。

40、優(yōu)選的,所述預設的聚集條件包括以下條件中的至少兩種:

41、低效用地的占地面積在劃定的城市再開發(fā)單元中總占地面積的比例不小于預設比例;其中,城市核心區(qū)的預設比例為30%-40%,位于城市非核心區(qū)的預設比例低于城市核心區(qū)的預設比例;

42、劃劃定的城市再開發(fā)單元位于統(tǒng)一的行政事權管理邊界范圍內;

43、劃定的城市再開發(fā)單元的總占地面積為?0.5-3km2;

44、劃定的城市再開發(fā)單元須符合?15?分鐘生活圈居住區(qū)范圍邊界;

45、劃定的城市再開發(fā)單元符合自然環(huán)境條件構建的邊界、區(qū)或街道行政邊界、以及產權邊界清晰的片區(qū)。

46、優(yōu)選的,所述步驟s3包括:通過公式

47、;

48、

49、其中,表示第q個城市再開發(fā)單元在第m個指標的障礙度,為第q個城市再開發(fā)單元在第m個指標上的偏離度,為熵權法計算的指標權重。

50、優(yōu)選的,所述步驟s4包括,

51、s41,獲取障礙度符合預設條件的障礙度因子,將n個城市再開發(fā)單元的符合所述預設條件的障礙度因子作為樣本數據;

52、s42,從所述樣本數據中隨機選取k個質心作為初始的聚類中心,質心記為:,,...,;

53、s43,定義優(yōu)化目標,記作:;

54、s44,開始循環(huán),計算每個樣本點到質心的距離,就近分配至各個質心,得到k個簇,記為:;

55、s45,對于每個簇,計算所有被分到該簇的樣本點的平均距離作為新的質心,記為:;

56、s46,直至j收斂,所有簇不再發(fā)生變化,得到具有相似建成環(huán)境障礙度特征的聚類結果;

57、s47,根據每個聚類簇障礙度因子的均值特征,識別出每個聚類對應的更新模式。

58、優(yōu)選的,所述低效用地形成影響因素包括低效居住用地、低效商業(yè)用地以及低效工業(yè)用地。

59、本發(fā)明還提供一種計算機系統(tǒng),用于基于低效用地的城市再開發(fā)單元更新策略計算,包括存儲器、處理器、存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如上任一項所述的城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法的步驟。

60、本發(fā)明還提供一種計算機可讀存儲介質,存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上任一項所述的城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法的步驟。

61、本發(fā)明提出了一種新的城市低效用地再開發(fā)空間單元更新模式計算方法,開創(chuàng)性地提出了基于再開發(fā)單元的更新決策框架,該框架首先利用城市低效用地數據的集聚特征劃分再開發(fā)單元,再基于開發(fā)強度、環(huán)境品質和空間可達性等維度測度建成環(huán)境績效并揭示其空間差異,然后利用障礙度模型診斷影響建成環(huán)境績效的主要障礙因子,最后利用?k-means?機器學習算法識別出不同地區(qū)的更新模式,結合城市在開發(fā)單元的更新模式與該城市再開發(fā)單元的低效用地形成影響因素,按照預設的更新模式與低效用地形成影響因素的對應關系,獲取相應的更新策略。建立了一個統(tǒng)籌性、整體性的城市低效用地更新模式決策框架,首先確定城市整體的管控要求,對城市低效用地再開發(fā)行為進行約束,再對不同類型的再開發(fā)單元,明確了適用的更新模式,然后針對每一類低效用地制定了相應的更新策略,最后為每一種再開發(fā)單元下的各類低效用地確定了相應的更新措施。這樣的多尺度聯(lián)動方案有望在城市片區(qū)統(tǒng)籌更新中取得積極的效果,促進土地資源的高效利用,改善城市環(huán)境,以及提升居民的生活質量。

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