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申请/专利权人：中国建筑设计研究院有限公司
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118195334A
主分类号：G06Q10/0637
分类号：G06Q10/0637;G06Q10/04;G06F18/2431;G06N3/084;G06N3/0499;G06Q50/26
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及一种基于多源数据及神经网络的村镇发展规划数字模拟方法，属于村镇规划建设技术领域，解决现有技术中缺乏对于诊断出的发展问题进行针对性决策学习目标的问题。本发明技术方案主要包括：基于指标数据获取各村镇的各发展维度的得分；根据指标数据对村镇进行发展模式类型划分，根据得分与对应维度标准的差值确定村镇的发展问题特征；获取若干村镇的指标数据的历史时序数据，基于时序数据获取各发展维度的得分时序序列；基于得分时序序列获取与对应维度标准的差值确定村镇的发展问题特征时序序列；基于各村镇的发展问题特征时序序列进行模型训练以获得学习对象预测模型；将发展问题特征输入学习对象预测模型，以获得学习目标村镇。
主权项：1.一种基于多源数据及神经网络的村镇发展规划数字模拟方法，其特征在于，包括：S1、获取若干村镇的若干发展维度的指标数据，基于所述指标数据获取各村镇的各所述发展维度的得分；S2、根据指标数据对村镇进行发展模式类型划分，基于相同发展模式类型的村镇的指标数据获取该发展模式类型对应的维度标准，根据所述得分与对应维度标准的差值确定村镇的发展问题特征；S3、获取若干村镇的指标数据的历史时序数据，基于所述时序数据获取各所述发展维度的得分时序序列；基于所述得分时序序列获取与对应维度标准的差值确定村镇的发展问题特征时序序列；S4、基于各村镇的所述发展问题特征时序序列进行模型训练以获得学习对象预测模型；所述学习对象预测用于根据发展问题特征输出学习目标村镇；S5、将所述发展问题特征输入所述学习对象预测模型，以获得学习目标村镇。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国建筑设计研究院有限公司 基于多源数据及神经网络的村镇发展规划数字模拟方法
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