[發明專利]顧及空間異質性的多尺度空間負荷預測方法

有效

• 申請號: 201310479075.8
• 申請日: 2013-10-14
• 公開（公告）號: CN103544385B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 趙強;馮建朋;李濤;靳琳
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司11246
• 代理人: 陳波

1.一種顧及空間異質性的多尺度空間負荷預測方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：

步驟1：將研究區域中的按照空間變異系數的大小將研究區域進行不規則劃分，從而得到單一尺度下的不規則分區；

步驟2：對步驟1得到的單一尺度下的不規則分區按照相鄰分區的相似度進行聚類融合，得到多尺度下的不規則分區；

步驟3：對不規則的分區采用C5.0決策樹算法，得到每一個多尺度下的不規則分區的轉換規則，來驅動元胞自動機模型模擬區域土地類型的變化；并用歷史數據模擬得到每一尺度下的土地類型空間分布；

步驟4：將每一尺度下得到的模擬結果進行疊加，并將疊加后的結果與實際區域的土地類型進行對比評估，如果模擬結果與實際類型的比值達到了設定的第二閾值，則將不規則的區域劃分作為輸入數據應用于空間負荷預測中，從而得到預測出每一類土地類型的負荷密度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟1中，按照空間變異系數的大小將研究區域進行不規則劃分的步驟包括：

步驟101：在研究區域內設定N個初始中心出發點，分別從N個初始中心出發點向周圍各個方向的其他所有點計算空間變異系數ω(h)；空間變異系數ω(h)的計算公式為：

ω(h)=1N(h)Σi=1N(h)|Z(x+h)-Z(x)|]]>

其中，N(h)為間隔距離是h的樣點數,區域化變量Z(x)為空間實體對周邊環境的影響程度，ω(h)為x到x+h的空間變異系數；

步驟102：讓h的值依次增加Δh，如果計算得到的空間變異系數ω(h)的值大于閥值α，則停止該中心點向該方向的空間變異系數計算，并對該點進行標記；

步驟103：對已標記的同一空間點，在計算得到的多個空間變異系數值中取其最小值，并將此標記的點歸入到相應的初始中心出發點；

步驟104：將初始中心出發點即歸入的標記的點中心點構建成空間作為一個單獨的分區；

步驟105：重復步驟102到步驟104，直到空間中所有的點都劃分到對應的分區中，完成單一尺度下的區域的劃分，從而得到單一尺度下的不規則分區。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2中，對步驟1得到的單一尺度下的不規則分區按照相鄰分區的相似度進行聚類融合，得到多尺度下的不規則分區的過程為：

步驟201：確定影響各單一尺度下的不規則分區相似度的因素；所述因素包括交通通達程度、公共設施便利性、教育資源、自然環境質量、住房價格、經濟能力、職業、家庭結構、年齡、受教育程度、居民生活質量和科教水平；

步驟202：利用粗糙集理論來對步驟201中的影響相似度的因素進行屬性約簡；

步驟203：將不規則分區按照相似程度按照第一閥值β進行聚類融合；當相鄰兩個分區的相似度超過β值時，將兩個分區融合為一個分區，最終得到該尺度下的區域劃分；

步驟204：調整相似程度閥值β的值，得到多尺度下的區域劃分，直到分區數目為1時停止，得到多尺度下的不規則分區。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用粗糙集理論來對步驟201中的影響相似度的因素進行屬性約簡的過程是：第一列屬性去掉后，對余下的屬性進行查詢，如果相同的條件屬性的決策屬性沒有沖突，則去掉第一列屬性，如此循環，直到所有的決策屬性都判斷完畢。