2019年6月14日,武汉城市仿真实验室第二批“众筹”项目——街道空间品质模块和用地功能与就业产出模块的模型构建阶段入围名单公布,街道空间品质模块和用地功能与就业产出模块的团队将进行最后的角逐。
目前,第二批“众筹”项目正式进入线上投票阶段,想知道都有哪些优秀的建模成果吗?想为你喜欢的团队作品投上宝贵的一票吗?那就一起随小编来看看吧!
投票规则
每人每天可投4票,每个模块可投2票;
投票时间:以北京时间为准
2019.08.01,20:00—2019.08.04,20:00;
投票通道:长按识别下方二维码或点击文末阅读原文进入投票通道。
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模块研究内容简介
建立街道空间品质评价指标体系。分析街道类型、构成、建设管理方式,研究影响街道空间品质的要素构成,构建评估城市街道空间品质的量化指标体系。
构建街道空间品质数学模型。基于城市街道空间品质量化指标体系,研究量化方法、实现路径、测评标准,建立城市街道空间品质计量模型,引入人工智能的方法对模型进行验证、校核,实现各类街道空间品质现状评估、规划比较和过程预警。
提出技术思路。结合武汉市用地、人口、经济特点,基于不同层次规划管控与城市管理要求,分析各类用地功能与不同业态的内在关系,研究不同业态可提供就业岗位数,以及就业岗位与经济产出的内在规律,提出分析用地功能与就业产出内在规律的技术思路。
构建数学模型。基于技术思路,结合不同层次规划管控与城市管理,研究不同区位用地功能与岗位、经济产出等在空间上的关联,分层次构建各类用地、业态、就业岗位、经济产出关联数学模型,作为城市空间特征识别、规划方案比选的技术支撑。
街道空间品质模块
入围团队作品简介
各类街道空间品质得分
街道空间品质展示与反馈平台
街景图像识别方法及实验结果(武汉市中山大道沿线)
街道空间数据分析结果
街道空间品质量化分析与展示
街道空间品质量化分析热力图
用地功能与就业产出模块
该团队的研究运用大数据思维,使用机器学习/深度学习技术,实现对城市空间特征与经济活动的关联建模。不同于运用数理方法直接抽象客观世界的常规思路,该研究着力于训练人工智能对城市规划行业的认知与经验进行抽象,通过定义“经济活动区位系数”这一概念,实现对“空间—活动”之间机制与规律的抽象描述,使机器具备规划师对于城市区位的判断能力,并更为出色。借助深度学习NLP编码技术,完成从建设条件+区位条件到经济活动的预测模型。并通过一个在线平台实现计算、交互和可视化。该团队的模型有着广泛的延伸应用,通过更多数据和更多指标的迭代,可以真正实现智能化的城市规划决策和城市体检。
该团队通过对城市功能就业活动的全面解析,构建系统化的劳动生产率模型,包括产业、功能、就业和用地等各个维度。
2022 年社会经济活动空间分配模块市场平衡指数收敛过程
工业类产品买入空间分布
各年度/小区农业活动预测(A01AgOper)
各区部分行业位岗位就业产出
该团队基于武汉2014年、2016年、和2017年的POI数据和工商企业数据,采取神经网络非监督分类的方法来研究用地功能、业态分布和就业产出之间的关联关系、分布规律和时空变化,并把所揭示的关联关系和分布规律可视化出来;基于多重回归模型,根据用地和业态之间的相关关系,预测业态分布。该团队所用模型均已开发成在线平台的功能模块。
以上就是入围团队的模型构建阶段成果简介与图示,快来为你喜欢的作品投上宝贵的一票吧!
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