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TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法

摘要

本发明公开了TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法,该方法包括以下步骤:S1、选取合适因素因子,构建城市居住小区宜居度评价指标体系;S2、根据熵值法确定各要素权重,并使用TOPSIS方法初步评价城市居住小区宜居度评分及排序;S3、根据城市居住小区宜居度评分排序,选择排名前n%、后n%的首尾两部分小区;S4、以前n%小区的宜居度值域范围为高宜居度值域,以后n%小区的宜居度值域范围为低宜居度值域;S5、利用样本训练神经网络模型。本发明利用TOPSIS得到宜居度高、宜居度低两种类别的城市居住小区样本,一定程度上克服了现有评价方法因子权重确定较为主观的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN115049265A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN202210694675.5

  • 申请日2022-06-20

  • 分类号G06Q10/06;G06N3/04;G06K9/62;G06N3/08;G06Q50/26;

  • 代理机构南通博瑞达专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人李宾

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

  • 入库时间 2023-06-19 16:47:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-13

    公开

    发明专利申请公布

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