【摘 要】
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基于支持向量机理论,采用遗传算法进行全局最优参数选择,构建城镇土地定级模型.以某市中心城区建成区及规划区为研究区,通过GIS空间分析技术构建定级因子属性数据训练样本和
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院,香港大学城市与设计系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40871179);国家基础科学人才培养基金“武汉大学地理科学理科基础”科研能力训练项目(J1103409)
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基于支持向量机理论,采用遗传算法进行全局最优参数选择,构建城镇土地定级模型.以某市中心城区建成区及规划区为研究区,通过GIS空间分析技术构建定级因子属性数据训练样本和实验样本,实现基于遗传算法优化支持向量机的商服用地定级.在此基础上,将基于遗传算法优化支持向量机的城镇土地定级方法和传统的多因素综合评定定级方法结果进行对比分析.结果表明,基于遗传算法优化支持向量机的城镇土地定级方法效率较高,推广性较强,能够客观反映城镇内部土地使用价值差异.定级结果符合研究区实际情况,是实现城镇土地定级的有效手段.
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