【《S城市人口估算模型研究》开题报告2800字】

致谢S城市人口估算模型研究开题报告1.1研究背景在近四十年以来随着国家城镇化建设的不断迈进，我国的城镇化率从1978年的17.9%增长到了2020年的60.60%。随着改革开放和城市建设的推进，城市人口的增加也使得城市的生态、经济、发展等方面产生相互影响。人口的分布状况影响着城市的生态建设、城市建设以及资源分配等多方面问题，而城市的生态建设和城市建设又反过来影响着人口的分布。所以，在城镇化建设如火如荼的当今，能以较短得时间、人力成本较低的方式获得相对准确的人口数据，对城市的建设规划和生态环境维护等方面都有着深远意义REF_Ref27954\r\h[1]。目前，最为主要的人口数据获取方式是十年一度的人口普查，其数据真实、完整。但人口普查数据获取的时间间隔过长，无法刻画普查间隔期内的人口数据，难以满足更短时间的人口变化和更小尺度的人口统计研究。所以，要想获取相对准确、过程简洁的人口数据就得借助于地理信息系统和遥感数据等新技术。基于GIS和遥感得发展，我们可以较为容易得获取许多与人口分布有关得数据其人口分布数据，也可以更加直观得将抽象数据分析和展示出来。当前这一领域得研究主要集中于格网尺度得人口估算和街道建筑物尺度得人口估算。其中格网数据拥有计算便捷、规则性强等优势的同时也有着对自然地物的分割的缺陷，相对难以刻画真实人口分布状况。相对而言，街道建筑物尺度更能反映人口分布得真实区域，故而本次论文选用街道尺度能够真实刻画人口统计情况。在上述背景下，生成以街道为基本单位的人口分布数据成为了一个亟待解决的问题。目前也有一些能够准确反映人口聚集的数据分别从不同的维度刻画了人口的分布信息，为人口估算的研究提供了必要的资源。1.2研究现状近年来，地理信息系统和遥感技术取得了长足发展，我们可以轻松获取到诸如路网水系、POI数据以及土地利用等与人类分布密切相关的数据，也可使用各类遥感数据派生出许多与人口分布模式相关的因子，如建筑物密度、建筑物容积率、绿化覆盖率等。这些数据和因子有助于我们从更多不同的角度来描述人口分布。其中不同的土地利用类型影响着人口的分布，如居住地与水域山地的人口分布是截然不同的，与此同时，交通方便与否、房价与收入比例合理程度以及城市建设等多个因素也同样影响人口的分布。所以人口分布本身就是一个超多因素影响得复杂模型。现提出一些已有的主要人口估算模型如下；国内外早期的人口估算方法是应用区域插值。其输入人口统计数据，经过不同空间单元之间的区域变换，变换前后的空间单元分别标记为A、B区域。A区一般为行政区划单元，B区更低一级的行政区划单元或特定分辨率的格网单元。区域转换一般是运用区域插值将A区数据转换为更精细的栅格数据，再将它们聚合或分解到B区中。区域插值受A区域聚合或分解操作的误差影响，其准确度在很大程度上取决于如怎么样去定义A区和B区，所以受认为影响较大。插值过程中的泛化程度以及分区表面的特征。随着近些年地理信息系统、遥感技术和机器算法模型的发展，我们可以获取到更多的与人口分布密切相关得空间数据和更有效估算方式，在这个基础上，人口估算方法已经从最开始的人口数据空间化向人口估算模型转变，运用估算模型来评估人口和受其影响的各个变量之间的关系，最后再通过该关系直接应用于变量来获取相对准确的人口数据。估算模型办法能够较为便捷的获取相对准确的人口分布数据，但其也存在忽视的问题，例如与人口关系复杂的变量难以刻画，或者与人口关系是否存在的变量难以确定等新问题。基于此，机器学习的人口估算方法应运而生，在数据中寻找规则，学习到人口数据与各种变量之间的复杂关系并变现出来。如一些较难刻画的人口与变量的非线性关系可以通过机器学习的算法实现，故而机器学习可以完美解决上述两个统计模型的遗留问题，是当前人口估算研究的前沿REF_Ref28251\r\h[3]。1.3研究内容与技术路线本节在总结前人研究经验的基础上提出让随机森林人口分布估算模型的研究基础理论和实现路线方法。1.3.1研究内容通过对人口估算办法理论和随机森林等集成学习算法的学习来对郑州市人口分布做一个有依据和理论支持的成果。大量搜集既往研究成果学习并综合研判，对自身研究论文做出理论补充和合理规划；分析客观事实并得出结论，对理论和技术部分做合理归纳并分析其因果关系并从而得到结论。1.3.2研究方法根据当前人口估算研究的办法，本文致力于运用常见的和尽可能简单的数据来刻画相对准确的郑州市人口分布。基于此，本文的研究内容如下；（1）本文运用POI数据、夜间灯光数据、行政区划数据等表述人口分布的变量数据并提取其特征，为接下来的机器学习建模训练建立估算模型提供数据支持。（2）运用随机森林回归算法，结合基于夜间灯光遥感影像、POI数据及街道区划数据构建的特征，将郑州市街道尺度实有人口数据作为验证数据，将数据按照8：2的比例分为训练数据和测试数据对人口估算模型进行训练和建立，使模型精度达到相对准确。最后建立一个结合多变量的郑州市人口估算模型，直接向模型输入变量，从而得到郑州市人口分布估算的结果。将模型输出的人口分布估算结果与普查人口数据做对比，并作出模型精度方面得评价。（3）评估人口估算模型中各个主要特征的重要性，以及各特征对最终得人口估算模型输出的人口估算结果所做出的特征贡献。1.3.3技术路线本文在提取到有关人口分布信息的特征数据之后，与实有人口数据合为原始数据集参与建立随机森林人口估算模型，具体技术路线如图1.1。图1.1技术路线图1.4本章小结本章首先阐述了人口数目及其分布与城市建设等方面的相互关系，指出其紧迫性和重要性，然后解释了人口分布估算模型建立的必要性和可行性，在其基础上总结了之前学者在人口估算方面的经验和方法，进而提出本次论文所采用的人口估算办法——随机森林人口估算模型以及其基理论和技术路线。参考文献连婷.基于随机森林和夜间灯光数据的建筑物尺度人口估算[D].华东师范大学,2019.朱守杰,杜世宏,李军,商硕硕,杜守基.融合多源空间数据的城镇人口分布估算[J].地球信息科学学报,2020,22(08):1607-1616.邹雅婧.多源数据支持下的人口空间化研究[D].中国矿业大学,2020.高航.基于多源地理信息和随机森林模型的高精度人口空间化[D].湖南师范大学，2020.邓顺强.基于随机森林算法和多源数据的人口空间分布模型研究[D].华东师范大学，2018.刘子桦,马若炎.基于Python关于世界自杀率影响因素的分析以及机器学习预测[J].电子技术与软件工程,2019(17):150-151.张倩.基于随机森林回归模型的住房租金预测模型的研究[D].东北师范大学，2019.宋述芳,何入洋.基于随机森林的重要性测度指标体系[J].国防科技大学学报,2021,43(02):25-32.罗思烦.基于特征选择与多样性的随机森林算法研究[D].重庆邮电大学，2020.刘正廉,桂志鹏,吴华意,秦昆,吴京航,梅宇翱,赵晶.融合建筑物与兴趣点数据的精细人口空间化研究[J/OL].测绘地理信息:1-5[2021-06-13].张玉,董春,尹诗画,康风光.基于夜间灯光和地理国情数据模拟高精度人口分布[J].地理信息世界,2021,28(01):73-79.成浩科,沈菲.基于随机森林的河流总磷预测模型及影响因素分析[J].环境保护科学,2021,47(03):62-67+117.李喜阳,李信颉,赵志超,李长春,刘向东.基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究[J].华中农业大学学报,2021,40