CN117609405B 一种基于机器学习的辅助选址方法及设备 （浪潮卓数大数据产业发展有限公司）

司润道1号雪浪小镇数据创新中心B4栋5层本发明公开了一种基于机器学习的辅助选2对同类有效设施的各项评价数据进行归一化处理，得到每类有效设获取所述待选址区域的边界经纬度数据集，创建待选址区域矢根据所述采样地址标注数据集中，采样地址点的点位标签分布规律，通过所述采样地址标注数据集，训练所述辅助选址模型并进行调优基于所述选址需求以及待选址设施的用途性质，确定影响选址决根据所述有效设施与待选址设施之间的关系，确定所述有效基于每种用途类型的有效设施的设施属性特征，构建每种用途获取所述待选址区域内各类有效设施的空间位置数据及评价将所述评价指标体系中的各项评价指标划分为正向评价指标及基于线性变换算法，分别对所述正向评价指标对应的评价数据以的评价数据进行线性变换，将评价数据转化为[0,1]区间通过熵权法确定各类有效设施的评价指标体系中各项评价指根据所述权重以及所述标准评价数据集，通过线性加权法计算各类3获取所述待选址区域涉及的所有行政区划的边界经纬度数据，得若所述待选址区域中涉及不完整的行政区划，则在所述不完根据所述待选址区域矢量地图中的地图信息、待选址设施的覆盖根据地址均匀采样机制，确定所述网格分布图中每个网格单元对应的基本采样点阵；根据网格边线的经纬度数据，计算每个网格单元的质心经纬度坐根据中心采样点与关联采样地址点的经纬度坐标的关联规律，计基于所述综合评价数据集以及所述采样地址数据集，使用有效设根据计算采样地址点的正向决策关联数据其中，p为采样+为正向有效设施，Φ(p,q+)为有效设施q+的综合评价值对应于采样地址点p的折4根据计算采样地址点的负向决策关联数据其中，p为采样将得到的正向决策关联数据与负向决策关联数据同步至所述采样确定采样地址点的标签标注方法，并对所述采样地址决策关联址点的标签标注方法，并对所述采样地址决策关联数据集使用所述标注方法进行标签标若确定的标签形式为评分标签形式，则基于评分函数，计若确定的标签形式为评级标签形式，则基于加权函数，计分析所述采样地址标注数据集中每个采样地址点的点若采样地址点标签为评分标签形式，则选择的辅助选址模型为根据所述采样地址标注数据集中各采样地址点的数字标记，确定采样地通过所述训练数据集以及验证数据集，对所述辅助选址模型进行将所述训练数据集与验证数据集合并为新的训练基于新的训练数据集以及所述超参数组合，对所述辅助选址模型进行模基于所述测试数据集，计算所述最终辅助选址模型的评估指标，5所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所能够执行根据权利要求1_9任一项所述的一种基于67影响作用类型包括积极影响作用与消极影响作对应的评价数据进行线性变换，将评价数据转化为[0,1]区间内且作用方向一致的标准评8[0033]在一种可行的实施方式中，基于所述综合评价数据集以[0035]根据计算采样地址点的正向决策关联数据其中，p为9[0045]若采样地址点标签为评分标签形式，则选择的辅助选址模型[0050]基于新的训练数据集以及所述超参数组合，对所述辅助与选址设施之间的关系将有效设施划分为具有不同影响作用的有效设施。具体划分方法需要选址设施提供的资源及服务，则该类有效设施对选址设施的选址决策有积极影响作[0071](2)为了能够综合定量评价有效设施实体的需求规模或服务规模，需结合选址影的评价数据进行线性变换，将评价数据转化为[0,1]区间内且作用方向一致的标准评价数[0075]进一步地，通过熵权法确定各类有效设施的评价指标体系中各项评价指标的权距离的计算；评价数据主要包括设施实体在其对应评价指标体系中的各项评价指标数据，用于设施实体具体情况的描述以及设施实体的需求规模或服务规模的综合[0080]在确定每种用途类型的有效设施对应的评价指标体系中可结合每种用途类型的有效设施对应的标准评价数据集使用线性加权法计算有效设施实[0087]作为一种可行的实施方式，图2为本发明实施例提供的一种采样地址点均匀采样[0088](1)首先通过分析待选址区域具体的构成情况，获取待选址区域边界经纬度数据待选址区域的面积以及采样密度的要求，结合待选址区域范围内经纬度与距离的关联规据集。使用地理数据转换算法或转换器将待选址区域边界经纬度数据集转换为shp格式的[0090](2)在得到网格分布图之后，根据网格分布规律设计地址均匀采样机制，确定采格分布图，根据网格边线的经纬度数据计算每个网格单元的质心经纬度坐标(Clon,Clat)，将网格质心确定为中心采样地址点。对于每个中心采样地址点，确定与其对应的(n+a)-05,(ntB)-05)与与之间相距网格垂直间隔长度的四分的均匀性。基本采样点阵包含的中心采样地址点的经纬度坐标，得到中心采样地址点经纬度坐标集。心采样地址点经纬度数据集；使用数据处理工具python读取中心采样地址点经纬度数据qq[0097]然后将得到的正向决策关联数据与负向决策关联数据同步至所述采样地址数据[0101]作为一种可行的实施方式，图3为本发明实施例提供的一种采样地址点标签标记[0103]在选址决策过程中，选址点与有效设施实体之间的距离大小会影响选址决策结效设施综合评价值的折扣量化函数，用于量化选址点与有效设施的距离对决策的影响程与关联有效设施q之间的距离，可使用半正矢公式根据选址点p与关联有效设施q的经度及[0105](2)结合有效设施综合评价数据集以及综合评价值的折扣量化函数，获得采样地有效设施综合评价值的折扣量化函数计算有效设施实体的综合评价值对应于该采样地址采样地址决策关联数据集获得采样地址标注数表示正向决策关联数据和负向决策关联数据的最大值，w+和w_分别为正向决策关联数据和决策关联数据和负向决策关联数据通过构造加权函数计算采样地址点的加权决策关联数[0116]采样地址点的决策关联数据加权函数具体为：[0129](1)在确定标注地址数据集之后，该数据集中的采样地址点的经度和纬度作为辅拆分方案为：将数字标记小于4的采样地址点对应的特征数据和标签数据全部筛选出来作为训练数据集；将数字标记为5的采样地址点对应的特征数据和标签数据全部筛选出来作为验证数据集；将数字标记为4的采样点对应的特征数据和标签数据全部筛选出来作为测[0131](2)基于标注地址数据集划分后的数据集，通过超参数调优确定使辅助选址模型[0137]