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摘要:
2019年6月,伴随第五批中国传统村落名单的公布,全国共有6819个有重要保护价值的村落列入中国传统村落名录.在认定评审的指标体系中定量与定性评估指标参半,无可量化的评估指标体系,更缺少智能化的评估方法.文章收集整理了6000余个优秀村落的相关数据,维度包含村落的基础特征、村落历史、自然环境、选址格局、传统建筑、民俗文化六个方面.基于此数据集,采用机器学习中的监督学习方法——决策树,研究构建传统村落智能评估模型,预测村落对象是否符合中国传统村落的评价要求.同时,依据模型中各变量的关键度量值,阐述传统村落认定评估中处于关键地位的可量化特征属性,探索建立可量化的评估指标体系.此智能评估模型可作为专家评审的有力补充,提高认定工作的效率,增加认定的及时性、准确性.省、市级传统村落的评估也可借鉴此研究使用的决策树算法,基于省、市级传统村落的样本数据,构建省、市级传统村落智能评估模型,为各级政府的传统村落评估做智慧化的技术支撑.
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文献信息
篇名 传统村落智能评估模型的设计与实现
来源期刊 小城镇建设 学科 工学
关键词 传统村落 评估模型 机器学习 决策树 C5.0算法 R语言
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 数字乡村实践
研究方向 页码范围 66-72
页数 7页 分类号 TP391.41|TU982.29
字数 5635字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-1483.2020.03.011
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 耿艳妍 中国城市规划设计研究院学术信息中心 8 39 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
传统村落
评估模型
机器学习
决策树
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研究起点
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期刊影响力
小城镇建设
月刊
1009-1483
11-4418/TU
北京市车公庄大街19号
2-556
1983
chi
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