一种基于POIs数据的人口空间分布预测方法及系统

    公开(公告)号:CN110458333A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910651238.3

    申请日:2019-07-18

    IPC分类号: G06Q10/04 G06F17/18

    摘要: 本发明公开了一种基于POIs数据的人口空间分布预测方法及系统,该方法包括:将待预测地区划分为q个格网,每个格网为预设面积的区域;统计所述q个格网内POIs的个数;将所述POIs的个数,作为输入变量,输入预设的BPNN模型;输出每个格网内人口分布预测结果。该方法采用POIs相比利用夜间灯光以及土地利用数据作为辅助数据的人口空间化研究空间精度大大提升;有助于实现快速、高空间分辨率的人口密度空间预测;并利用机器学习BPNN模型实现了人口的空间分布预测,预测结果精度较高。即:通过引入POIs作为单一的辅助数据,并利用BPNN模型实现人口的空间分布预测,可实现精细尺度的人口空间化预测。

    基于相关性分析与随机森林的耕地定级指标赋权方法

    公开(公告)号:CN110502725A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910740399.X

    申请日:2019-08-12

    摘要: 本发明公开了一种基于相关性分析与随机森林的耕地定级指标赋权方法,具体步骤包括如下:根据采集的数据确定特征变量,将获取的耕地产量数据标准化,并且将获取的影响因素量化;构建随机森林模型,并利用所述随机森林模型计算特征变量的重要性,同时对各个特征变量相关性分析;利用加权求和法确定定级指数。从理论上丰富了耕地质量定级评价的研究内容,为耕地质量定级评价体系提供了重要的理论基础。此外,通过准确高效的耕地质量定级指标赋权方法测算的定级指标权重能够保证耕地质量定级评价结果可靠性,使耕地定级结果更加准确展示当地耕地的质量情况,为国家对耕地保护提供指导,是耕地质量定级评价工作的必然要求。