发明公开
- 专利标题: TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法
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申请号: CN202210694675.5申请日: 2022-06-20
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公开(公告)号: CN115049265A公开(公告)日: 2022-09-13
- 发明人: 陈振杰 , 王贝贝 , 葛兰凤 , 周琛 , 李满春 , 马磊 , 汪淼 , 姜朋辉 , 陈东
- 申请人: 南京大学
- 申请人地址: 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
- 专利权人: 南京大学
- 当前专利权人: 南京大学
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
- 代理机构: 南通博瑞达专利代理事务所
- 代理商 李宾
- 主分类号: G06Q10/06
- IPC分类号: G06Q10/06 ; G06N3/04 ; G06K9/62 ; G06N3/08 ; G06Q50/26
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。