CN117609405B 一種基于機器學習的輔助選址方法及設備 （浪潮卓數(shù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司）

司潤道1號雪浪小鎮(zhèn)數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心B4棟5層本發(fā)明公開了一種基于機器學習的輔助選2對同類有效設施的各項評價數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到每類有效設獲取所述待選址區(qū)域的邊界經(jīng)緯度數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建待選址區(qū)域矢根據(jù)所述采樣地址標注數(shù)據(jù)集中，采樣地址點的點位標簽分布規(guī)律，通過所述采樣地址標注數(shù)據(jù)集，訓練所述輔助選址模型并進行調(diào)優(yōu)基于所述選址需求以及待選址設施的用途性質(zhì)，確定影響選址決根據(jù)所述有效設施與待選址設施之間的關系，確定所述有效基于每種用途類型的有效設施的設施屬性特征，構建每種用途獲取所述待選址區(qū)域內(nèi)各類有效設施的空間位置數(shù)據(jù)及評價將所述評價指標體系中的各項評價指標劃分為正向評價指標及基于線性變換算法，分別對所述正向評價指標對應的評價數(shù)據(jù)以的評價數(shù)據(jù)進行線性變換，將評價數(shù)據(jù)轉化為[0,1]區(qū)間通過熵權法確定各類有效設施的評價指標體系中各項評價指根據(jù)所述權重以及所述標準評價數(shù)據(jù)集，通過線性加權法計算各類3獲取所述待選址區(qū)域涉及的所有行政區(qū)劃的邊界經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，得若所述待選址區(qū)域中涉及不完整的行政區(qū)劃，則在所述不完根據(jù)所述待選址區(qū)域矢量地圖中的地圖信息、待選址設施的覆蓋根據(jù)地址均勻采樣機制，確定所述網(wǎng)格分布圖中每個網(wǎng)格單元對應的基本采樣點陣；根據(jù)網(wǎng)格邊線的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，計算每個網(wǎng)格單元的質(zhì)心經(jīng)緯度坐根據(jù)中心采樣點與關聯(lián)采樣地址點的經(jīng)緯度坐標的關聯(lián)規(guī)律，計基于所述綜合評價數(shù)據(jù)集以及所述采樣地址數(shù)據(jù)集，使用有效設根據(jù)計算采樣地址點的正向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)其中，p為采樣+為正向有效設施，Φ(p,q+)為有效設施q+的綜合評價值對應于采樣地址點p的折4根據(jù)計算采樣地址點的負向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)其中，p為采樣將得到的正向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)與負向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)同步至所述采樣確定采樣地址點的標簽標注方法，并對所述采樣地址決策關聯(lián)址點的標簽標注方法，并對所述采樣地址決策關聯(lián)數(shù)據(jù)集使用所述標注方法進行標簽標若確定的標簽形式為評分標簽形式，則基于評分函數(shù)，計若確定的標簽形式為評級標簽形式，則基于加權函數(shù)，計分析所述采樣地址標注數(shù)據(jù)集中每個采樣地址點的點若采樣地址點標簽為評分標簽形式，則選擇的輔助選址模型為根據(jù)所述采樣地址標注數(shù)據(jù)集中各采樣地址點的數(shù)字標記，確定采樣地通過所述訓練數(shù)據(jù)集以及驗證數(shù)據(jù)集，對所述輔助選址模型進行將所述訓練數(shù)據(jù)集與驗證數(shù)據(jù)集合并為新的訓練基于新的訓練數(shù)據(jù)集以及所述超參數(shù)組合，對所述輔助選址模型進行模基于所述測試數(shù)據(jù)集，計算所述最終輔助選址模型的評估指標，5所述存儲器存儲有能夠被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，以使所能夠執(zhí)行根據(jù)權利要求1_9任一項所述的一種基于67影響作用類型包括積極影響作用與消極影響作對應的評價數(shù)據(jù)進行線性變換，將評價數(shù)據(jù)轉化為[0,1]區(qū)間內(nèi)且作用方向一致的標準評8[0033]在一種可行的實施方式中，基于所述綜合評價數(shù)據(jù)集以[0035]根據(jù)計算采樣地址點的正向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)其中，p為9[0045]若采樣地址點標簽為評分標簽形式，則選擇的輔助選址模型[0050]基于新的訓練數(shù)據(jù)集以及所述超參數(shù)組合，對所述輔助與選址設施之間的關系將有效設施劃分為具有不同影響作用的有效設施。具體劃分方法需要選址設施提供的資源及服務，則該類有效設施對選址設施的選址決策有積極影響作[0071](2)為了能夠綜合定量評價有效設施實體的需求規(guī)模或服務規(guī)模，需結合選址影的評價數(shù)據(jù)進行線性變換，將評價數(shù)據(jù)轉化為[0,1]區(qū)間內(nèi)且作用方向一致的標準評價數(shù)[0075]進一步地，通過熵權法確定各類有效設施的評價指標體系中各項評價指標的權距離的計算；評價數(shù)據(jù)主要包括設施實體在其對應評價指標體系中的各項評價指標數(shù)據(jù)，用于設施實體具體情況的描述以及設施實體的需求規(guī)模或服務規(guī)模的綜合[0080]在確定每種用途類型的有效設施對應的評價指標體系中可結合每種用途類型的有效設施對應的標準評價數(shù)據(jù)集使用線性加權法計算有效設施實[0087]作為一種可行的實施方式，圖2為本發(fā)明實施例提供的一種采樣地址點均勻采樣[0088](1)首先通過分析待選址區(qū)域具體的構成情況，獲取待選址區(qū)域邊界經(jīng)緯度數(shù)據(jù)待選址區(qū)域的面積以及采樣密度的要求，結合待選址區(qū)域范圍內(nèi)經(jīng)緯度與距離的關聯(lián)規(guī)據(jù)集。使用地理數(shù)據(jù)轉換算法或轉換器將待選址區(qū)域邊界經(jīng)緯度數(shù)據(jù)集轉換為shp格式的[0090](2)在得到網(wǎng)格分布圖之后，根據(jù)網(wǎng)格分布規(guī)律設計地址均勻采樣機制，確定采格分布圖，根據(jù)網(wǎng)格邊線的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)計算每個網(wǎng)格單元的質(zhì)心經(jīng)緯度坐標(Clon,Clat)，將網(wǎng)格質(zhì)心確定為中心采樣地址點。對于每個中心采樣地址點，確定與其對應的(n+a)-05,(ntB)-05)與與之間相距網(wǎng)格垂直間隔長度的四分的均勻性。基本采樣點陣包含的中心采樣地址點的經(jīng)緯度坐標，得到中心采樣地址點經(jīng)緯度坐標集。心采樣地址點經(jīng)緯度數(shù)據(jù)集；使用數(shù)據(jù)處理工具python讀取中心采樣地址點經(jīng)緯度數(shù)據(jù)qq[0097]然后將得到的正向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)與負向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)同步至所述采樣地址數(shù)據(jù)[0101]作為一種可行的實施方式，圖3為本發(fā)明實施例提供的一種采樣地址點標簽標記[0103]在選址決策過程中，選址點與有效設施實體之間的距離大小會影響選址決策結效設施綜合評價值的折扣量化函數(shù)，用于量化選址點與有效設施的距離對決策的影響程與關聯(lián)有效設施q之間的距離，可使用半正矢公式根據(jù)選址點p與關聯(lián)有效設施q的經(jīng)度及[0105](2)結合有效設施綜合評價數(shù)據(jù)集以及綜合評價值的折扣量化函數(shù)，獲得采樣地有效設施綜合評價值的折扣量化函數(shù)計算有效設施實體的綜合評價值對應于該采樣地址采樣地址決策關聯(lián)數(shù)據(jù)集獲得采樣地址標注數(shù)表示正向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)和負向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)的最大值，w+和w_分別為正向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)和決策關聯(lián)數(shù)據(jù)和負向決策關聯(lián)數(shù)據(jù)通過構造加權函數(shù)計算采樣地址點的加權決策關聯(lián)數(shù)[0116]采樣地址點的決策關聯(lián)數(shù)據(jù)加權函數(shù)具體為：[0129](1)在確定標注地址數(shù)據(jù)集之后，該數(shù)據(jù)集中的采樣地址點的經(jīng)度和緯度作為輔拆分方案為：將數(shù)字標記小于4的采樣地址點對應的特征數(shù)據(jù)和標簽數(shù)據(jù)全部篩選出來作為訓練數(shù)據(jù)集；將數(shù)字標記為5的采樣地址點對應的特征數(shù)據(jù)和標簽數(shù)據(jù)全部篩選出來作為驗證數(shù)據(jù)集；將數(shù)字標記為4的采樣點對應的特征數(shù)據(jù)和標簽數(shù)據(jù)全部篩選出來作為測[0131](2)基于標注地址數(shù)據(jù)集劃分后的數(shù)據(jù)集，通過超參數(shù)調(diào)優(yōu)確定使輔助選址模型[0137]