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申请/专利权人：南京林业大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261438A
主分类号：G06Q10/0637
分类号：G06Q10/0637;G06Q10/0631;G06Q50/26;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了基于深度学习的城市生态环境适应性规划系统和方法，属于城市规划技术领域，包括数据采集模块、数据处理模块、模型训练模块、规划评估模块及调整优化模块。本发明解决了现有的城市生态环境适应性规划，多依赖于以往的经验及专家判断，导致规划决策的科学性及准确性低，使得规划方案效果不尽人意，其规划效果差的问题，本发明基于深度学习模型生成相应的城市生态环境规划方案，且对城市生态环境规划方案进行规划评估及规划分析，确定城市生态环境适应性规划方法，基于城市生态环境适应性规划方法对城市生态环境规划方案进行调整优化，确定出最佳的城市生态环境规划方案，可提升规划决策的科学性及准确性，使得规划方案效果好。
主权项：1.基于深度学习的城市生态环境适应性规划系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于实时采集城市交通流量数据、人口增长数据及土地利用数据，基于实时采集的城市交通流量数据、人口增长数据及土地利用数据，确定出城市生态环境实时数据；数据处理模块，用于对城市生态环境实时数据进行基于数据检索、特征提取及数据计算的综合性处理，确定出城市生态环境表征数据；模型训练模块，用于选择适合城市生态环境适应性规划的深度学习模型，采用已有的城市生态环境历史数据对选择好的深度学习模型进行训练，确定出训练好的深度学习模型；规划评估模块，用于将城市生态环境表征数据输入到训练好的深度学习模型中，基于训练好的深度学习模型生成相应的城市生态环境规划方案，且对生成的城市生态环境规划方案进行规划评估，确定出城市生态环境规划评估结果；调整优化模块，用于对城市生态环境规划评估结果进行规划分析，确定出城市生态环境适应性规划方法，基于城市生态环境适应性规划方法对城市生态环境规划方案进行调整优化，确定出最佳的城市生态环境规划方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 基于深度学习的城市生态环境适应性规划系统和方法
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