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摘要：本发明公开了一种识别城市用地活力模式及影响因素的方法，对城市时空活力强度数据的特征进行提取、聚类；并且获取城市土地利用方式的矢量数据，在统一坐标系的情况下，对各种数据进行空间融合并融合统一到相同的研究单元中，构建城市活力影响机制的渐进梯度回归模型，分析不同活力模式的主要影响因素及组合模式。本发明前半部分利用的非负矩阵分解技术，快速、准确地实现大范围下小尺度的精细动态特征提取，为后期的有效聚类提供了降维后的等价矩阵，且提取的特征由于方法中施加的非负数约束，具有现实解释性，后半部分提出的渐进梯度回归模型适用于检验多个要素之间线性或非线性的多种相关性关系，能够分析不同活力模式的主要影响因素，具有更高的准确率。

主权项：1.一种识别城市用地活力模式及影响因素的方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）先定义研究区域的空间范围、时间范围、基本空间单元；（2）然后进行两个方面的工作：a：将城市时空活力强度数据的特征进行提取，根据特征进行聚类；所述的城市时空活力数据特征提取方法，包括以下步骤：选取特征日，并计算相应特征日的活力强度数据，通过对多个地区内多个时刻的人群分布相关的活力数据的活动强度进行特征提取，在这一过程中增加所有要素均为非负数的限定，并通过非负矩阵算法，选择合适的分解个数，从而将原始的时间数据分解为特征向量矩阵和特征系数矩阵，其中特征向量矩阵为城市活力基于时间维度的动态特征，提取后的特征向量根据其活力强度的分布特征而具备现实解释意义，特征系数矩阵则是代表原矩阵的降维矩阵，特征系数矩阵与特征向量矩阵相乘即可还原为原始矩阵；所述的城市时空活力强度数据特征提取包括获取城市的活力强度数据的获取，活力强度数据是指能够直接表征城市人群分布的绝对数量或是相对值大小的相关数据，包括但不仅限于通过以下的方式实现：从手机运营商获得的多个时刻的手机信令数据；由在线地图提供的不同时刻人群分布人力图的相对数值或绝对数值；b：获取城市土地利用方式的矢量数据；（3）在统一坐标系的情况下，对建成环境指标、活动强度、活力模式的数据进行空间融合并融合统一到相同的研究单元中；（4）构建城市活力影响机制的渐进梯度回归模型，分析不同活力模式的主要影响因素及组合模式；步骤（2）a的基础上，在不同种类的活力模式下，利用XGBoost算法，以活力强度为因变量，以建成环境的多项指标为自变量，构建不同种类的活力模式下的渐进梯度回归模型，并根据得到的模型，绘制影响因子重要性排序图、局部依赖图与个体条件期望图，通过对影响因子重要性排序图、局部依赖图、个体条件期望图、活力模式空间分布图、建成环境频数分布图及在这些图纸基础上整合成果的解读，描述不同城市活力模式的空间特征及影响因素。

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百度查询： 东南大学 一种识别城市用地活力模式及影响因素的方法