[發明專利]一種學校連續點選址方法、裝置、介質及計算機設備

有效

• 申請號: 202011182460.2
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112308313B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 楊滔;羅維禎;林旭輝;鄧成汝;王浩辰;劉李君
• 申請（專利權）人: 中國城市規劃設計研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F18/24;G06Q50/20;G06Q50/26
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

本公開提供了一種學校連續點選址方法、裝置、計算機設備及介質，所述方法包括：導入并計算城市住房的空間信息；使用聚類算法對所述空間信息進行第一次聚類；根據所述第一次聚類的聚類結果確定聚類范圍內的人口數量，根據計劃建設的學校類型及規模確定聚類范圍內的學校建造數量；根據所述學校建造數量，確定第二次聚類的數量并進行第二次聚類，得到每個學校對應的覆蓋范圍。與現有技術相比，本公開的方法第一次提出了較為完善的針對于學校連續點選址問題的模型。現有技術模型只考慮了距離因素所造成的影響，本公開的方法以人口數量、密度作為權值進行聚類劃分，并利用距離因素確定具體位置，考慮因素更多，選址更為合理。

技術領域

本公開涉及城市規劃設施選址技術領域，更為具體來說，本公開涉及一種學校連續點選址方法、裝置、介質及計算機設備。

背景技術

現有技術中，關于城市規劃部分的選址問題研究，大部分都是有關離散型選址方法的研究，通常是通過層次分析法或智能類算法，如遺傳算法(Genetic?Algorithm)、模擬退火算法(Simulated?Annealing)、蟻群算法(AntColony?Optimization)等算法模型，試圖在幾個備選點中找出效果更好，對周圍環境更加有利的點。此種方法，在城市升級，環境更新的情況下更為實用，對于連續型選址問題效果較差。而且，該類型方法當數據點較多的時候時間復雜度較高，運行效率較差。

而對于初始規劃階段的連續型選址問題研究數量少，深度淺。而且并沒有完善的方法對于學校選址問題進行過研究，現有的研究大多聚焦于物流中心的選址，此類方法將區域的連續性作為約束條件，運用線性最優化算法得出最優解。但此類方法的缺點十分明顯，會忽略部分最優解，并且當涉及非線性、多目標問題時效果較差。

發明內容

為解決現有技術的選址方法不能滿足學校選址的合理選址位置的技術問題。

為實現上述技術目的，本公開提供了一種學校連續點選址方法，包括：

導入并計算城市住房的空間信息；

使用聚類算法對所述空間信息進行第一次聚類；

根據所述第一次聚類的聚類結果確定聚類范圍內的人口數量，根據計劃建設的學校類型及規模確定聚類范圍內的學校建造數量；

根據所述學校建造數量，確定第二次聚類的數量并進行第二次聚類，得到每個學校對應的覆蓋范圍。

進一步，所述導入并計算城市住房的空間信息之后，還包括：

對所述空間信息根據多層樓房人口密度與樓層數的線性關系引入人口密度權值的聚類。

進一步，所述空間信息包括：

住房面積及分布的信息，以及計算每個樓房多邊形的中心點作為代表城市樓房區域的空間信息。

進一步，所述使用聚類算法對所述空間信息進行第一次聚類具體使用Mean?Shift聚類算法進行第一次聚類，聚類中的核函數采用高斯核函數，并指定預設的聚類范圍。

進一步，所述第二次聚類具體使用K－means聚類算法進行再次聚類，得到每個學校對應的覆蓋范圍。

進一步，還包括：采用緊密中心性Closeness算法計算每一個聚類點的緊密中心性，選取中心性最高的聚類點作為學校的選址點。。

進一步，還包括：

計算每個學校聚類點對應覆蓋范圍內的人口數量并與預設閾值進行比較，將低于所述預設閾值的學校聚類點刪除。

為實現上述技術目的，本公開還能夠提供一種學校連續點選址裝置，包括：

導入計算模塊，用于導入并計算城市住房的空間信息；