CN116976568B - 一种辅助城乡规划编制的数据共享方法及系统 - Google Patents
一种辅助城乡规划编制的数据共享方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种辅助城乡规划编制的数据共享方法及系统。该方法获取可规划土地的属性标签；根据每个参与方选取可规划土地的属性标签，获取每种属性标签的关注程度值和逆属性因子，进而确定每个参与方对每种属性标签的关注权重，获取参与方对应的任意每两块可规划土地之间的距离度量值，对可规划土地进行划分，获取参与方的备选土地集合，确定参与方选取的可规划土地。本发明通过将参与方的备选土地集合进行共享，使得可规格土地进行合理的分配，避免参与方之间的矛盾。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种辅助城乡规划编制的数据共享方法及系统。
背景技术
城乡规划编制是指对城市和乡村地区进行综合性规划的过程。它涉及到对土地的建设布局、交通网络、环境保护、社会服务等方面进行规划，以实现城乡发展的协调性和可持续性。城乡规划编制的目标是通过对土地的合理布局和规划，提高城乡地区的生活质量、经济效益等各个方面。城乡规划编制考虑到城市和乡村地区的不同特点和需求，制定相应的规划方案。
城乡规划是一个综合性的工作，涉及到土地利用、建设、交通、环境、社会经济等多个领域，需要多个参与方共同参与对可规划土地进行高效的规划。城乡规划涉及到城镇、乡村土地的规划和布局，需要对可规格土地进行实地调研，获取可规格土地的勘察数据，确定每个参与方的可规划土地。但由于各个参与方的不同需求，容易导致可规划土地出现重复规划、多个参与方共同占用一块可规格土地的问题，引发矛盾和城乡规划进度停滞。
发明内容
为了解决每个参与方的不同需求，导致可规格土地不能合理分配的技术问题，本发明的目的在于提供一种辅助城乡规划编制的数据共享方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明提出了一种辅助城乡规划编制的数据共享方法，该方法包括以下步骤：
获取参与方和可规划土地的属性标签，所述可规划土地包括历史和当前；
根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值；
根据每个参与方每次历史可预选取的所有可规划土地的最大属性标签和实际选取可规划土地的属性标签的大小，获取每种属性标签的逆属性因子；
根据所述关注程度值和所述逆属性因子，获取每个参与方对每种属性标签的关注权重；
根据当前任意每两块可规划土地之间每种属性标签之间的差异，以及所述关注权重，获取每个参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值；
根据所述距离度量值对当前所有可规划土地进行划分，获取每个参与方的备选土地集合，确定每个参与方选取的可规划土地。
进一步地，所述关注程度值的获取方法为：
根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，获取每个参与方每次历史选取可规划土地的满意度；
根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，以及所述满意度，获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值。
进一步地，所述满意度的计算公式为：
式中，为第x个参与方第p次历史选取可规划土地的满意度；N为每块可规划土地的属性标签的总数量；/>为第x个参与方第p次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为第x个参与方每次历史选取可规划土地的第i个属性标签的均值；h为第x个参与方历史选取可规划土地的总数量；/>为从h个历史选取可规划土地中任意选取2个历史选取可规划土地的所有组合的总数量；/>为第x个参与方第a次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为第x个参与方第b次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小。
进一步地，所述关注程度值的计算公式为：
式中，为第x个参与方对第i种属性标签的关注程度值；/>为第x个参与方的所有历史选取可规划土地的第i个属性标签的集合；/>为第x个参与方每次历史选取可规划土地的满意度的集合；/>为/>与/>之间的协方差；/>为/>中所有第i个属性标签的标准差；/>为/>中所有满意度的标准差；/>为绝对值函数。
进一步地，所述逆属性因子的计算公式为：
式中，为第i种属性标签的逆属性因子；R为参与方的总数量；H为任一个参与方历史选取可规划土地的总数量；/>为第u个参与方第p次历史可预选取的所有可规划土地中最大的第i个属性标签；/>为第u个参与方第p次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为以2为底数的对数函数。
进一步地，所述关注权重的获取方法为：
获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值和每种属性标签的逆属性因子的乘积，作为每个参与方对每种属性标签的关注权重。
进一步地，所述距离度量值的计算公式为：
式中，为第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间的距离度量值；/>为第x个参与方对第i种属性标签的关注权重；/>为当前第z个可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为当前第s个可规划土地的第i个属性标签的大小；N为每块可规划土地的属性标签的总数量。
进一步地，所述根据所述距离度量值对当前所有可规划土地进行划分，获取每个参与方的备选土地集合的方法为：
对于任一个参与方，获取该参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值，作为参考距离度量值；
通过k-means聚类算法，根据参考距离度量值的大小对当前所有可规划土地进行聚类，获得参考类别；其中，通过手肘法获取k-means聚类算法的最优k值；
获取每个参考类别中可规划土地的数量，作为第一数量；
将最大的第一数量对应的参考类别，作为该参与方的备选土地集合。
进一步地，所述属性标签的获取方法为：
获取当前每块可规划土地的勘察数据；其中，勘察数据包括地理数据和文本信息，地理数据包括可规划土地的坐标、长、宽、面积、土层厚度、土地高程、植被覆盖率；文本信息包括可规划土地的性质、自然景观、道路、交通、电力、供水、排水情况、人口分布、教育、医疗资源；
将文本信息通过Word2Vec的词嵌入功能，获取每个文本信息对应的数值；
将每块可规划土地的每个地理数据和每个文本信息对应的数值，作为对应可规划土地的每个属性标签。
第二方面，本发明另一个实施例提供了一种辅助城乡规划编制的数据共享系统，该系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时，实现上述任意一项方法的步骤。
本发明具有如下有益效果：
通过对每个参与方历史选取的可规划土地进行分析，获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值，为每个参与方选取合理的可规划土地做准备；为了避免每个参与方将基础的属性标签误认为特征属性标签，导致每个参与方选取的可规划土地不合理，进而根据每个参与方每次历史可预选取的所有可规划土地的最大属性标签和实际选取可规划土地的属性标签的大小，获取每种属性标签的逆属性因子，根据关注程度值和逆属性因子，准确获取每个参与方对每种属性标签的关注权重，准确确定每个参与方对每种属性标签的实际关注程度；为了更合理的获取每个参与方的可规划土地，进而根据当前任意每两块可规划土地之间每种属性标签之间的差异，以及关注权重，获取每个参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值，对当前所有可规划土地进行划分，获取每个参与方的备选土地集合，通过公开、共享、透明化各参与方的备选土地集合，辅助城乡规划编制工作在满足各个参与方实际需求的同时，提高沟通、调解效率，避免可规划土地重复规划、占用的问题，使得可规格土地进行合理的分配，同时，使得城乡规划编制工作顺利推进。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种辅助城乡规划编制的数据共享方法的流程示意图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种辅助城乡规划编制的数据共享方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种辅助城乡规划编制的数据共享方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种辅助城乡规划编制的数据共享方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
步骤S1：获取参与方和可规划土地的属性标签，所述可规划土地包括历史和当前。
具体的，城乡规划是一个综合性的工作，涉及到土地利用、建设、交通、环境、社会经济等多个领域，需要多个参与方共同参与城乡规划，以提高城乡规划的效率。其中，城乡规划的参与方主要包括政府部门、居民、事业单位、企业、社会组织、专业协会、交通、环保、经济等相关部门。本发明实施例获取进行当前城乡规划的各个参与方，需要说明的是，后续出现的参与方均为当前城乡规划的参与方。
本发明实施例的场景为：多个参与方共同参与城乡规划编制时，极容易由于各个参与方的需求存在差异，导致可规划土地出现重复规划、占用的问题，进而引发参与方之间不必要的矛盾和城乡规划编制进度停滞的问题。
本发明实施例的目的为：获取每个参与方的备选土地集合，通过公开、共享、透明化各个参与方的备选土地集合，提高城乡规划效率，避免可规划土地重复规划、占用的问题，使得可规划土地进行合理的分配，进而避免参与方之间不必要的矛盾，加快城乡规划编制进度。
为了对每块可规划土地进行合理的规划，各个参与方共同对可规划土地进行实地调研，获取每块可规格土地的勘察数据，为了提高获取可规划土地的勘察数据，每个参与方将勘察的可规格土地的勘察数据进行共享，避免对可规划土地的重复勘察。
可规划土地的勘察数据包括土地利用现状、土地资源状况、地质地貌情况、自然环境状况、基础设施状况等，勘察数据为每块可规划土地赋予了不同的属性标签，从而确定每块可规划土地的规划前景，因此，本发明实施例获取当前每块可规划土地的勘察数据；其中，勘察数据包括地理数据和文本信息，地理数据包括可规划土地的坐标、长、宽、面积、土层厚度、土地高程、植被覆盖率；文本信息包括可规划土地的性质、自然景观、道路、交通、电力、供水、排水情况、人口分布、教育、医疗资源。其中，地理数据可通过数据直观的表现出现，文本信息为文字，计算机无法直观的识别，为了直观对文本信息进行分析，本发明实施例将文本信息通过Word2Vec的词嵌入功能，将每个文本信息转化为低维空间向量，获取每个文本信息对应的数值。其中，Word2Vec的词嵌入功能为现有技术，在此不进行赘述。
将每块可规划土地的每个地理数据和每个文本信息对应数字的大小，作为对应可规划土地的每个属性标签，进而确定每块可规划土地的属性标签。其中，每块可规划土地含有的属性标签的种类相同。
步骤S2：根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值。
具体的，获取每个参与方的历史城乡规划案例，从历史城乡规划案例中统计各个参与方历史选取可规划土地的记录，确定每个参与方对每次历史选取可规划土地的满意度，初步确定每个参与方更偏向的可规划土地，进而获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值，为合理挑选出每个参与方的可规划土地做准备。
本发明实施例根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，获取每个参与方每次历史选取可规划土地的满意度。其中，每个参与方每次历史选取的可规划土地的数量为1个。作为一个示例，本发明实施例以第x个参与方第p次历史选取可规划土地为例，获取第x个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签，进而获取第x个参与方第p次历史选取可规划土地的满意度的公式为：
式中，为第x个参与方第p次历史选取可规划土地的满意度；N为每块可规划土地的属性标签的总数量；/>为第x个参与方第p次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为第x个参与方每次历史选取可规划土地的第i个属性标签的均值；h为第x个参与方历史选取可规划土地的总数量；/>为从h个历史选取可规划土地中任意选取2个历史选取可规划土地的所有组合的总数量；/>为第x个参与方第a次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为第x个参与方第b次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小。
需要说明的是，越趋于0，/>越小，说明第x个参与方第p次历史选取可规划土地的第i个属性标签与第x个参与方所有历史选取可规划土地的第i个属性标签之间的差异越小，因此/>越小，说明第x个参与方第p次历史选取可规划土地与第x个参与方每次历史选取可规划土地之间的差异越小，第p次历史选取可规划土地越符合第x个参与方的需求。/>越大，说明第x个参与方历史选取的所有可规划土地之间的差异越大，间接说明第x个参与方对可规划土地的选取条件越宽松；越小，说明第x个参与方历史选取的所有可规划土地之间的差异越小，间接说明第x个参与方对可规划土地的选取条件越严格；/>这里可以看作为一个定值。/>越小，说明第x个参与方第p次历史选取可规划土地越符合第x个参与方选取可规划土地的条件，第x个参与方对第p次历史选取可规划土地越满意，其中，/>大于或者等于/>，因此，的取值范围为/>。为了使得/>越小，第x个参与方对第p次历史选取可规划土地越满意的逻辑关系成立，本发明实施例通过，对/>进行负相关映射，使得/>越小，/>越大。同时，/>的取值范围为/>。
根据获取第x个参与方第p次历史选取可规划土地的满意度的方法，获取每个参与方每次历史选取可规划土地的满意度。进而根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，以及每次历史选取可规划土地的满意度，获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值，初步确定每种属性标签对每个参与方选取可规划土地的影响程度。其中，获取关注程度值的具体方法如下：
作为一个示例，以第x个参与方的第i种属性标签为例，其中，第i种属性标签实质为第x个参与方的历史选取的所有可规划土地的第i个属性标签的集合。当第x个参与方共有h个历史选取可规划土地时，则/>中的元素数量为h个。为了获取第i种属性标签对第x个参与方每次历史获取可规划土地的满意度的影响，本发明实施例将第x个参与方每次历史获取可规划土地的满意度构建为一个集合/>，其中，/>中的元素数量与/>中的元素数量保持一致，同时，/>与/>中的元素的排列顺序，均根据第x个参与方的所有历史选取可规划土地的时间顺序进行排序。获取/>与/>之间的协方差，确定第x个参与方每次历史获取可规划土地的满意度与对应的每次历史获取可规划土地的第i个属性标签之间的关系，进而获取第x个参与方对第i种属性标签的关注程度。其中，协方差为现有算法，在此不进行赘述。进而，根据/>与/>之间的协方差，获取第x个参与方对第i种属性标签的关注程度值的公式为：
式中，为第x个参与方对第i种属性标签的关注程度值；/>为第x个参与方的所有历史选取可规划土地的第i个属性标签的集合；/>为第x个参与方每次历史选取可规划土地的满意度的集合；/>为/>与/>之间的协方差；/>为/>中所有第i个属性标签的标准差；/>为/>中所有满意度的标准差；/>为绝对值函数。
需要说明的是，越大，说明第i种属性标签对第x个参与方的满意度的影响越大，因此，将/>作为第x个参与方对第i种属性标签的关注程度值。/>越大，说明第i种属性标签对第x个参与方选取合理的可规划土地的影响越大。
根据获取第x个参与方对第i种属性标签的关注程度值的方法，获取每个参与方对可规定土地的每种属性标签的关注程度值。
步骤S3：根据每个参与方每次历史可预选取的所有可规划土地的最大属性标签和实际选取可规划土地的属性标签的大小，获取每种属性标签的逆属性因子。
为了避免可规划土地的部分属性标签为每个参与方均必须关注的基础属性标签，而被默认为需要特别关注的特征属性标签，进而对每个参与方需要特别关注的属性标签造成影响，导致参与方对可规划土地的选取不合理。因此，本发明实施例获取每种属性标签的逆属性因子，进而准确获取每个参与方对每种属性标签的关注权重。
作为一个示例，以步骤S2中的第i种属性标签为例，获取每个参考方每次历史可预选取的所有可规划土地的最大的第i个属性标签的相加结果，作为上限结果，即假设每个参考方每次历史选取的可规划土地均为第i个属性标签占比最大的可规划土地。获取每个参考方每次历史实际选取可规划土地的第i个属性标签的相加结果，作为实际结果。当上限结果与实际结果越接近，说明第i种属性标签为每个参考方均需要关注的属性标签，第i种属性标签即为基础属性标签，第i种属性标签对每个参与方选取可规划土地的影响不大。因此，根据上限结果与实际结果的比值，获取第i种属性标签的逆属性因子的公式为：
式中，为第i种属性标签的逆属性因子；R为参与方的总数量；H为任一个参与方历史选取可规划土地的总数量；/>为第u个参与方第p次历史可预选取的所有可规划土地中最大的第i个属性标签；/>为第u个参与方第p次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为以2为底数的对数函数；/>为上限结果；/>为实际结果。
需要说明的是，实际结果越大，即实际结果/>越靠近上限结果/>，/>越趋于1，/>越趋于0；因此，/>越小，说明第i种属性标签对每个参与方选取合理的可规划土地的影响越小。其中，/>大于0。
步骤S4：根据所述关注程度值和所述逆属性因子，获取每个参与方对每种属性标签的关注权重。
具体的，每个参与方的目地不同，因此每个参与方对可规划土地的部分属性标签的关注程度不同，例如，当某一个参与方是将可规划土地规划为一个公园时，则该参与方更关注可规划土地的面积、自然环境、地质地貌对应的属性标签。为了准确的获取每个参与方对每种属性标签的关注权重，本发明实施例获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值和每种属性标签的逆属性因子的乘积，作为每个参与方对每种属性标签的关注权重。
作为一个示例，以步骤S2中的第x个参与方的第i种属性标签为例，获取第x个参与方对第i种属性标签的关注权重的公式为：
式中，为第x个参与方对第i种属性标签的关注权重；/>为第x个参与方对第i种属性标签的关注程度值；/>为第i种属性标签的逆属性因子。
需要说明的是，通过对/>进行限定，准确确定第x个参与方对第i种属性标签的关注权重，避免第i种属性标签为第x个参与方的基础属性标签，而被误认为第x个参与方的特征属性标签；因此，/>越大，说明第i种属性标签对第x个参与方选取合理可规划土地的影响越大。
根据获取第x个参与方对第i种属性标签的关注权重的方法，获取每个参与方对每种属性标签的关注权重。
步骤S5：根据当前任意每两块可规划土地之间每种属性标签之间的差异，以及所述关注权重，获取每个参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值。
具体的，每个参与方选取的可规划土地需要尽可能满足参与方对每种属性标签的要求，为了便于每个参与方合理的选取到可规划土地，本发明实施例将每种属性标签相似的可规划土地进行聚类，进而获取每个参与方的备选土地集合。其中，根据每个参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值，通过距离度量值的大小对可规划土地进行聚类。由于每个参与方对可规划土地的每个属性标签的关注权重不同，因此，根据每个参与方的关注权重对当前任意每两块可规划土地之间相同的属性标签之间差异进行限定，进而准确获取不同的参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值，根据距离度量值进行聚类，获取每个参与方偏向选择的当前可规划土地集合。其中，距离度量值的获取方法如下：
作为一个示例，以第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地为例，获取当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间每种属性标签的差值的平方，作为当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间每种属性标签的差异程度值。获取当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间每种属性标签的差异程度值，与第x个参与方对对应种属性标签的关注权重的乘积，获取第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间的距离度量值，因此，获取第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间的距离度量值的公式为：
式中，为第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间的距离度量值；/>为第x个参与方对第i种属性标签的关注权重；/>为当前第z个可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为当前第s个可规划土地的第i个属性标签的大小；N为每块可规划土地的属性标签的总数量；/>为当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间第i种属性标签的差异程度值。
需要说明的是，越小，说明当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间第i种属性标签越相似，/>越小，/>越小；因此，/>越小，说明第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间越相似，第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地越可能为同一个类别。
根据获取第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间的距离度量值的方法，获取每个参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值。
步骤S6：根据距离度量值对当前所有可规划土地进行划分，获取每个参与方的备选土地集合，确定每个参与方选取的可规划土地。
具体的，根据距离度量值对可规划土地进行聚类，获取每个参与方的备选土地集合。作为一个示例，以第x个参与方为例，获取第x个参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值，作为参考距离度量值；通过k-means聚类算法，根据参考距离度量值的大小对当前所有可规划土地进行聚类，获得参考类别；其中，通过手肘法获取k-means聚类算法的最优k值；获取每个参考类别中可规划土地的数量，作为第一数量；将最大的第一数量对应的参考类别，作为第x个参与方的备选土地集合。其中，k-means聚类算法和手肘法均为现有算法，在此不进行赘述。
根据获取第x个参与方的备选土地集合的方法，获取每个参与方的备选土地集合。
每个参与方将备选土地集合进行共享，最大化提高可规划土地信息与各个参与方所需求信息的透明度，提高沟通、协调效率，辅助满足各个参与方在实际需求的前提下，合理确定每个参与方的可规划土地，顺利推进城乡规划编制工作。
至此，本发明完成。
综上所述，本发明实施例获取可规划土地的属性标签；根据每个参与方选取可规划土地的属性标签，获取每种属性标签的关注程度值和逆属性因子，进而确定每个参与方对每种属性标签的关注权重，获取参与方对应的任意每两块可规划土地之间的距离度量值，对可规划土地进行划分，获取参与方的备选土地集合，确定参与方选取的可规划土地。本发明通过将参与方的备选土地集合进行共享，使得可规格土地进行合理的分配，避免参与方之间的矛盾。
基于与上述方法实施例相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种辅助城乡规划编制的数据共享系统，该系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现上述一种辅助城乡规划编制的数据共享方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。该一种辅助城乡规划编制的数据共享方法在上述实施例中已经详细说明，不再赘述。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
Claims (6)
1.一种辅助城乡规划编制的数据共享方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取参与方和可规划土地的属性标签，所述可规划土地包括历史可规划土地和当前可规划土地；
根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值；
根据每个参与方每次历史可预选取的所有可规划土地的最大属性标签和实际选取可规划土地的属性标签的大小，获取每种属性标签的逆属性因子；
根据所述关注程度值和所述逆属性因子，获取每个参与方对每种属性标签的关注权重；
根据当前任意每两块可规划土地之间每种属性标签之间的差异，以及所述关注权重，获取每个参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值；
根据所述距离度量值对当前所有可规划土地进行划分，获取每个参与方的备选土地集合，确定每个参与方选取的可规划土地；
所述逆属性因子的计算公式为：
式中，为第i种属性标签的逆属性因子；R为参与方的总数量；H为任一个参与方历史选取可规划土地的总数量；/>为第u个参与方第p次历史可预选取的所有可规划土地中最大的第i个属性标签；/>为第u个参与方第p次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为以2为底数的对数函数；
所述关注程度值的获取方法为：
根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，获取每个参与方每次历史选取可规划土地的满意度；
根据每个参与方每次历史选取可规划土地的每个属性标签的大小，以及所述满意度，获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值；
所述满意度的计算公式为：
式中，为第x个参与方第p次历史选取可规划土地的满意度；N为每块可规划土地的属性标签的总数量；/>为第x个参与方第p次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为第x个参与方每次历史选取可规划土地的第i个属性标签的均值；h为第x个参与方历史选取可规划土地的总数量；/>为从h个历史选取可规划土地中任意选取2个历史选取可规划土地的所有组合的总数量；/>为第x个参与方第a次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为第x个参与方第b次历史选取可规划土地的第i个属性标签的大小；
所述距离度量值的计算公式为：
式中，为第x个参与方对应的当前第z个可规划土地与当前第s个可规划土地之间的距离度量值；/>为第x个参与方对第i种属性标签的关注权重；/>为当前第z个可规划土地的第i个属性标签的大小；/>为当前第s个可规划土地的第i个属性标签的大小；N为每块可规划土地的属性标签的总数量。
2.如权利要求1所述一种辅助城乡规划编制的数据共享方法，其特征在于，所述关注程度值的计算公式为：
式中，为第x个参与方对第i种属性标签的关注程度值；/>为第x个参与方的所有历史选取可规划土地的第i个属性标签的集合；/>为第x个参与方每次历史选取可规划土地的满意度的集合；/>为/>与/>之间的协方差；/>为/>中所有第i个属性标签的标准差；/>为/>中所有满意度的标准差；/>为绝对值函数。
3.如权利要求1所述一种辅助城乡规划编制的数据共享方法，其特征在于，所述关注权重的获取方法为：
获取每个参与方对每种属性标签的关注程度值和每种属性标签的逆属性因子的乘积，作为每个参与方对每种属性标签的关注权重。
4.如权利要求1所述一种辅助城乡规划编制的数据共享方法，其特征在于，所述根据所述距离度量值对当前所有可规划土地进行划分，获取每个参与方的备选土地集合的方法为：
对于任一个参与方，获取该参与方对应的当前任意每两块可规划土地之间的距离度量值，作为参考距离度量值；
通过k-means聚类算法，根据参考距离度量值的大小对当前所有可规划土地进行聚类，获得参考类别；其中，通过手肘法获取k-means聚类算法的最优k值；
获取每个参考类别中可规划土地的数量，作为第一数量；
将最大的第一数量对应的参考类别，作为该参与方的备选土地集合。
5.如权利要求1所述一种辅助城乡规划编制的数据共享方法，其特征在于，所述属性标签的获取方法为：
获取当前每块可规划土地的勘察数据；其中，勘察数据包括地理数据和文本信息，地理数据包括可规划土地的坐标、长、宽、面积、土层厚度、土地高程、植被覆盖率；文本信息包括可规划土地的性质、自然景观、道路、交通、电力、供水、排水情况、人口分布、教育、医疗资源；
将文本信息通过Word2Vec的词嵌入功能，获取每个文本信息对应的数值；
将每块可规划土地的每个地理数据和每个文本信息对应的数值，作为对应可规划土地的每个属性标签。
6.一种辅助城乡规划编制的数据共享系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器在执行所述计算机程序时，实现上述权利要求1-5任意一项所述一种辅助城乡规划编制的数据共享方法的步骤。
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Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105761192A (zh) * | 2016-02-19 | 2016-07-13 | 北京舜土国源信息技术有限公司 | 村镇区域土地利用规划智能化方法和智能化集成系统 |
| CN111126698A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-08 | 福建农林大学 | 土地规划用途自动调整方法、存储介质 |
| CN111949706A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-11-17 | 北京吉威空间信息股份有限公司 | 面向土地大数据分布式挖掘分析的存储方法 |
| CN112633774A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-09 | 广东华远国土工程有限公司 | 一种智慧国土空间规划辅助编制方法和系统 |
| CN112990654A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-06-18 | 北京大学 | 基于人口流动数据的城乡基础设施系统协同规划方法 |
| CN113327155A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-08-31 | 重庆思普德勘测规划设计咨询有限公司 | 土地信息展示系统及方法 |
| CN113362023A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-09-07 | 朱卫勤 | 一种辅助城乡规划编制的数据共享方法 |
| AU2021104905A4 (en) * | 2021-08-04 | 2021-09-30 | Wuhan University | Intelligent optimization method of spatial land use allocation |
| CN115310874A (zh) * | 2022-10-10 | 2022-11-08 | 湖南省交通规划勘察设计院有限公司 | 一种基于gis的公路网国土空间规划方法及系统 |
| CN115392220A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 中国银行股份有限公司 | 一种满意度数值的确定方法及装置 |
| CN115752503A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-03-07 | 徐工汉云技术股份有限公司 | 园区导航路径规划方法和装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20200211063A1 (en) * | 2018-12-28 | 2020-07-02 | Mode Technologies, Inc. | Systems and methods for real-time revenue and cost attribution associated with user acquisition |
| CN111858820B (zh) * | 2020-07-24 | 2024-02-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用地性质识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-09-25 CN CN202311234675.8A patent/CN116976568B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105761192A (zh) * | 2016-02-19 | 2016-07-13 | 北京舜土国源信息技术有限公司 | 村镇区域土地利用规划智能化方法和智能化集成系统 |
| CN111126698A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-08 | 福建农林大学 | 土地规划用途自动调整方法、存储介质 |
| CN111949706A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-11-17 | 北京吉威空间信息股份有限公司 | 面向土地大数据分布式挖掘分析的存储方法 |
| CN112633774A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-09 | 广东华远国土工程有限公司 | 一种智慧国土空间规划辅助编制方法和系统 |
| CN112990654A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-06-18 | 北京大学 | 基于人口流动数据的城乡基础设施系统协同规划方法 |
| CN113362023A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-09-07 | 朱卫勤 | 一种辅助城乡规划编制的数据共享方法 |
| CN113327155A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-08-31 | 重庆思普德勘测规划设计咨询有限公司 | 土地信息展示系统及方法 |
| AU2021104905A4 (en) * | 2021-08-04 | 2021-09-30 | Wuhan University | Intelligent optimization method of spatial land use allocation |
| CN115392220A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 中国银行股份有限公司 | 一种满意度数值的确定方法及装置 |
| CN115310874A (zh) * | 2022-10-10 | 2022-11-08 | 湖南省交通规划勘察设计院有限公司 | 一种基于gis的公路网国土空间规划方法及系统 |
| CN115752503A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-03-07 | 徐工汉云技术股份有限公司 | 园区导航路径规划方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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