一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质，包括将与空间单元相关的多源数据，划分为绩效评价指标和潜力评价指标；针对绩效评价指标，通过降维算法得到各指标的对应权重，并加权计算得到各空间单元的绩效值，通过值的大小对空间单元的绩效进行量化比较评价；利用空间单元潜力评价指标建立绩效值的预测模型，通过比较预测的绩效值与计算的绩效值实现对各空间单元的潜力评价，本发明专利技术适用于不同空间尺度单元的多指标融合评价，可以通过降维算法得到能够符合数据分布特征的绩效权重，并利用预测模型建立与绩效值对应的潜力评价基线，实现对空间单元客观量化的绩效和潜力评价，从而为国土空间功能布局优化等提供数据支撑。数据支撑。数据支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质


[0001]本专利技术涉及国土空间规划绩效潜力评价
，尤其涉及一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质。

技术介绍

[0002]空间绩效和潜力评价，是对空间当前和可能使用状态的判断及分析。我国正在步入由高速增长转向高质量发展，快速城镇化转向新型城镇化，增量扩张转向存量提质。在国土空间规划改革背景下，如何进一步提高土地资源利用效率、优化土地利用结构、促进产业转型升级成为关键，以盘活存量为重点明确用途结构优化方向，提出城乡建设用地集约利用的目标和措施。因此，对国土空间开展绩效和潜力评价，是当前实现国家新发展战略，推动国土空间规划改革的重要内容和抓手。
[0003]存在着以专家打分为基础确定评价指标权重而忽视数据自身结构特征、绩效评价和潜力评价在内容和方法上相对独立而无法有效统一等问题，缺少一个以数据为驱动的客观量化、从绩效到潜力一以贯之的评价技术系统。
[0004]因此，有必要提供一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质解决上述技术问题。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质用于解决了现有的空间绩效和潜力评价系统忽视数据自身结构特征、绩效评价和潜力评价在内容和方法上相对独立而无法有效统一的问题。
[0006]本专利技术提供的一种空间绩效和潜力评价方法，所述评价方法包括以下操作步骤：
[0007]根据衡量条件将空间单元的多源数据划分为不同的指标数据，其中，所述指标数据包括绩效评价指标和潜力评价指标；
[0008]基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效；
[0009]基于所述潜力评价指标和所述绩效确定所述空间单元的潜力。
[0010]优选的，所述衡量条件为多源数据的使用状态，包括当前使用状态和未来使用状态，其中，当前使用状态对应于所述绩效评价指标，未来使用状态对应于所述潜力评价指标。
[0011]优选的，在所述基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效之前，以及在所述根据衡量条件将空间单元的多源数据划分为不同的指标数据之后，还包括：
[0012]对所述绩效评价指标和潜力评价指标进行数据标准化处理。
[0013]优选的，所述基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效，包括：
[0014]采用降维算法根据绩效评价指标分布特征确定绩效评价权重；
[0015]加权计算得到空间单元的绩效值；
[0016]根据绩效值之间的相对大小评价空间单元的绩效。
[0017]优选的，所述降维算法包括PCA算法、t
‑
SNE算法和UMAP算法。
[0018]优选的，所述基于所述潜力评价指标和所述绩效确定所述空间单元的潜力，包括：
[0019]基于所述潜力评价指标构建潜力的预测模型；
[0020]利用所述预测模型获取预测的绩效值；
[0021]根据预测的绩效值和计算的绩效值的差值评价所述空间单元的潜力。
[0022]优选的，所述预测模型包括XGBoost模型、随机森林模型和神经网络模型。
[0023]优选的，所述绩效评价指标和潜力评价指标包括经济指标、社会指标、生态指标和系统指标。
[0024]还提供了一种空间绩效和潜力评价系统，包括：
[0025]数据分类模块，用于根据衡量条件将空间单元的多源数据划分为不同的指标数据，其中，所述指标数据包括绩效评价指标和潜力评价指标；
[0026]绩效评价模块，用于基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效；
[0027]潜力评价模块，用于基于所述潜力评价指标和所述绩效确定所述空间单元的潜力。
[0028]还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行所述的空间绩效和潜力评价方法。
[0029]与相关技术相比较，本专利技术提供的一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质具有如下有益效果：
[0030]本专利技术将与空间单元相关的多源数据，划分为绩效评价指标和潜力评价指标；针对绩效评价指标，通过降维算法得到各指标的对应权重，并加权计算得到各空间单元的绩效值，通过值的大小对空间单元的绩效进行量化比较评价；利用空间单元潜力评价指标建立绩效值的预测模型，通过比较预测的绩效值与计算的绩效值实现对各空间单元的潜力评价，本专利技术适用于不同空间尺度单元的多指标融合评价，可以通过降维算法得到能够符合数据分布特征的绩效权重，并利用预测模型建立与绩效值对应的潜力评价基线，实现对空间单元客观量化的绩效和潜力评价，从而为国土空间功能布局优化等提供数据支撑。
附图说明
[0031]图1为本专利技术提供的一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质的方法示意图；
[0032]图2为本专利技术提供的一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质的流程示意图；
[0033]图3为本专利技术提供的一种空间绩效和潜力评价方法、评价系统和存储介质的系统架构示意图。
具体实施方式
[0034]下面结合附图和实施方式对本专利技术做进一步说明。
[0035]实施例一
[0036]如图1和图2所示，一种空间绩效和潜力评价方法，包括如下步骤：
[0037]步骤S100：根据衡量条件将空间单元的多源数据A
m
×
n
划分为不同的指标数据，其
中，所述指标数据包括绩效评价指标和潜力评价指标，m为待评价空间单元数量，n为多源数据的总指标数量，A
m
×
n
为多源数据矩阵表示形式。
[0038]在步骤S100中，衡量条件为多源数据的使用状态，包括当前使用状态和未来使用状态，其中，当前使用状态对应于所述绩效评价指标，未来使用状态对应于所述潜力评价指标，也就是说当前使用状态的数据是用来评价绩效的，未来使用状态的数据是用来评价潜力的。
[0039]此外，所述空间单元包括但不限于区域、城市、区县、街道、街区、地块以及自定义的各类空间单元；绩效评价指标和潜力评价指标包括但不限于经济指标、社会指标、生态指标和系统指标。
[0040]步骤S200：对所述绩效评价指标和潜力评价指标进行数据标准化处理，得到矩阵式的绩效评价指标J
m
×
a
和潜力评价指标Q
m
×
b
，其中，m为待评价空间单元数量，n为多源数据的总指标数量，a为绩效评价指标数量，b为潜力评价指标数量。
[0041]在步骤S200中，由于不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要对数据进行归一化处理(也称为数据标准化处理)，解决数据指标之间的可比性问题。
[0042]步骤S300：基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空间绩效和潜力评价方法，其特征在于，所述评价方法包括以下操作步骤：根据衡量条件将空间单元的多源数据划分为不同的指标数据，其中，所述指标数据包括绩效评价指标和潜力评价指标；基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效；基于所述潜力评价指标和所述绩效确定所述空间单元的潜力。2.根据权利要求1所述的一种空间绩效和潜力评价方法，其特征在于，所述衡量条件为多源数据的使用状态，包括当前使用状态和未来使用状态，其中，当前使用状态对应于所述绩效评价指标，未来使用状态对应于所述潜力评价指标。3.根据权利要求1所述的一种空间绩效和潜力评价方法，其特征在于，在所述基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效之前，以及在所述根据衡量条件将空间单元的多源数据划分为不同的指标数据之后，还包括：对所述绩效评价指标和潜力评价指标进行数据标准化处理。4.根据权利要求1所述的一种空间绩效和潜力评价方法，其特征在于，所述基于所述绩效评价指标确定所述空间单元的绩效，包括：采用降维算法根据绩效评价指标分布特征确定绩效评价权重；加权计算得到空间单元的绩效值；根据绩效值之间的相对大小评价空间单元的绩效。5.根据权利要求1所述的一种空间绩效和潜力评价方法，其特征在于，所述降维算法包括PCA算法、t
‑<...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵刚，
申请(专利权)人：未来城市上海设计咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：