【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于机器学习的辅助选址方法及设备。
技术介绍
1、在建筑项目、店铺规划、园区规划等产业中，选址是重中之重，合适且有效的选址能够为产业带来极大的经济效益。在前期的选址决策中，不仅要考虑多种相关数据，而且还要考虑到相关数据间普遍存在的具有相互关联和影响的非线性耦合关系，因此，选址决策通常需要多种数据处理过程，用于处理选址决策相关数据及这些数据间的复杂关系，并通过复杂的计算过程确定选址决策结果。
2、基于此，出现了一些辅助选址的算法，来帮助人们处理复杂的数据计算。但是目前的辅助选址算法涉及的数据种类多、规模大、处理过程多，导致辅助选址的实时决策过程耗时较长，选址决策效率低，无法满足高速发展的行业需求。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于机器学习的辅助选址方法及设备，用于解决如下技术问题：目前的辅助选址算法涉及的数据种类多、规模大、处理过程多，导致辅助选址的实时决策过程耗时较长，选址决策效率低。
2、本专利技术实施例采用下述
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，基于选址需求，确定待选址区域内的各类有效设施，并构建有效设施评价指标体系，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，对同类有效设施的各项评价数据进行归一化处理，得到每类有效设施对应的综合评价数据集，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，获取所述待选址区域的边界经纬度数据集，创建待选址区域矢量地图，并对所述待选址区域矢量地图进...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，基于选址需求，确定待选址区域内的各类有效设施，并构建有效设施评价指标体系，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，对同类有效设施的各项评价数据进行归一化处理，得到每类有效设施对应的综合评价数据集，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，获取所述待选址区域的边界经纬度数据集，创建待选址区域矢量地图，并对所述待选址区域矢量地图进行网格化处理，得到网格分布图，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的辅助选址方法，其特征在于，通过地址均匀采样机制，在所述网格分布图中获取采样地址数据集，具体包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：张庆乐，孙永超，赵海兴，申传旺，邱阳，
申请(专利权)人：浪潮卓数大数据产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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