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摘要:
城市轨道中心型影响区的土地利用规划是TOD研究中的重要内容.本文根据站点影响区"节点—场所"的双重特性确定土地利用指标因子,设计了基于GIS的站点影响区土地利用数据库框架,进而提出了"在较少样本条件基于BP人工神经网络的站点影响区土地利用预测模拟"和"在大量样本条件下基于深度神经网络的站点影响区土地利用规划方案生成"两条技术路线,探索了运用人工智能技术进行站点影响区土地利用研究的跨学科方法,为站点影响区土地高效利用和集约发展提供了可行的技术方法和研究思路.
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文献信息
篇名 基于AI技术的轨道站点影响区土地利用研究
来源期刊 城市建筑 学科
关键词 城市轨道中心型站点影响区 土地利用 人工智能技术 GIS 研究方法探索
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 城乡规划·设计|Urban and Rural Planning and Design
研究方向 页码范围 39-41,57
页数 4页 分类号 U239.5|F572
字数 语种 中文
DOI 10.19892/j.cnki.csjz.2021.01.08
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
城市轨道中心型站点影响区
土地利用
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