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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及风景园林、城市规划与人工智能领域，公开了基于人工神经网络绿色空间结构演进模型构建及预测方法；通过绿色空间结构演进影响因子模型精确筛选出对绿色空间演进具有显著影响的因子，极大地提升了预测模型构建的效率，同时保证了预测模型的精准度。同时，运用了人工神经网络技术，相比其他预测方式，对绿色空间结构演进与各因子之间的复杂非线性关系具有更高的适应性，进一步提升了预测的精准性。
主权项：1.基于人工神经网络绿色空间结构演进模型构建方法，其特征在于，所述基于人工神经网络绿色空间结构演进模型用于预测目标区域未来年份的绿色空间结构类型，包括：选取目标区域的绿色空间结构演进的时间段，作为目标时间段，将目标时间段进行等分，划分为起始年份、末尾年份和预测已知年份；构建绿色空间结构演进数据库，所述绿色空间结构演进数据库包括：目标时间段内的绿色空间结构数据、目标时间段内的绿色空间结构的演进类型，以及目标时间段内的绿色空间结构演进的影响因子；根据目标时间段内的绿色空间结构数据，以及目标时间段内的绿色空间结构演进的影响因子，通过构建回归模型对目标时间段内的各绿色空间结构演进的影响因子进行筛选，获取绿色空间结构演进的显著影响因子；以目标时间段内起始年份、末尾年份的绿色空间结构数据，及绿色空间结构演进的显著影响因子作为训练样本，利用人工神经网络进行预测模型的训练，以预测已知年份的绿色空间结构数据作为预测样本集，通过调整预测模型的自身参数，直至构建符合精度的预测模型，符合精度的预测模型作为绿色空间结构演进预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于人工神经网络绿色空间结构演进模型构建及预测方法
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