CN117852975A - 基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请的提供了基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法及系统,包括:构建数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标,基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,对于不满足市民需求的区域,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案。本发明的优点在于,通过计算区域内的市民需求指标,从而发现城市规划的缺陷,并在有限的财政预算下满足市民的需求,并提供针对性的城市更新策略,使市民需求得到有效满足,从而提高城市规划的效率和质量。
Description
技术领域
本申请涉及城市规划领域,特别涉及一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法及系统。
背景技术
数字化城市是指利用信息和通信技术(ICT)以及物联网(IoT)等先进技术,对城市的各个方面进行智能化、数字化改造和管理的过程。这种城市利用传感器、数据分析、自动化系统和互联互通的设施,以提高城市的运行效率、改善市民生活质量并且实现可持续发展。
现有技术中,数字化城市建设过程中也存在一些隐患,如环境破坏、文化失真、管理薄弱,不合理的设计也导致城市系统混乱,市民需求得不到满足,因此,本发明通过获取市民需求,判断区域内设施服务指标是否满足市民需求,根据判断结果更新城市规划,确保设计合理、功能完善,真正满足市民的需求。
发明内容
为解决上述技术问题,提供一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法及系统,本技术方案旨在提高城市更新的效率。
为达到以上目的,本发明采用的技术方案为:
一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,包括:
构建数字化城市地图;
基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标;
基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,若是,则表示该区域满足市民需求,若否,则表示该区域不满足市民需求;
对于不满足市民需求的区域,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案。
优选的,构建数字化城市地图,包括:
通过卫星遥感、无人机航拍、收集城市相关的数据;
将采集到的原始数据进行处理和整合,消除冗余、纠正错误,确保数据的准确性完整性;
将处理后的地理数据导入建模软件,进行建模和编辑,在建模软件中,创建不同的图层。
优选的,基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标,包括:
基于数字化城市地图,获取区域内的人口密度、人口类型、经济发展水平等数据构建原始数据集;
将原始数据集划分为训练集与验证集,用于构建市民需求指标预测多元线性回归模型;
其中,市民需求指标预测多元线性回归模型为:
式中,为当前区域内市民需求指标,n为当前模型样本的总数,/>为当前第i个自变量的系数,/>为当前第i个自变量,b为模型的截距表示当所有自变量都为0时的预测值。
优选的,基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,包括:
基于每个区域内相关属性设施,构建每个设施与每个设施位置的区域设施热力图;
基于每个设施与每个设施位置信息的区域设施热力图,计算区域内的相关属性设施覆盖范围衰减值;
基于区域内的相关属性设施覆盖范围衰减值,通过综合需求预估公式进行计算区域内的相关属性设施服务总指标;
将市民需求指标减去设施服务总指标得到区域内不满足市民需求指标;
判断区域内的相关属性设施服务总指标是否大于区域内市民需求指标,若是,则判断该区域满足市民需求,若否,则判定不满足市民需求;
其中,设施服务总指标计算公式为:
式中,为当前区域的相关属性设施需求总指标,n为覆盖当前区域的设施的总数量,/>为覆盖当前区域内第i个设施的服务基础值,e为自然对数的底数,/>为衰减系数,衰减系数的取值为0-1,/>为覆盖当前区域内第i个设施的与当前区域的距离。
优选的,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个满足财政预算的设施更新方案,作为可选方案,包括:
所述城市更新方案包括:方案选址位置,方案的提供的服务规模及方案的实施成本;
将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标;
构建规划方案模型;
基于规划方案模型,计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案;
其中,规划方案模型为:
式中,P为规划方案,n为可选方案,s为需求范围,为第i个可选方案的服务基础值,/>)为市民需求指标,/>为规划方案与市民需求的距离,/>为自然对数的底数,为微积分的导数。
进一步的,提出一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估系统,用于实现如上述的基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,包括:
可视化模块,可视化模块用于构建数字化城市地图;
需求预测模块,需求预测模块与可视化模型电性连接,需求预测模块用于获取每个区域内的市民需求指标;
需求判断模块,需求判断模块与需求预测模块电性连接,需求判断模块用于基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求;
规划模块,规划模块与需求判断模块电性连接,规划模块用于基于区域的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案。
可选的,所述需求判断模块包括:
热力图绘制单元,基于每个区域内相关属性设施,构建每个设施与每个设施位置的区域设施热力图;
设施指标计算单元,基于区域内的相关规划模块属性设施覆盖范围衰减值,通过综合需求预估公式进行计算区域内的相关属性设施服务总指标;
需求判断单元,判断区域内的相关属性设施服务总指标是否大于区域内市民需求指标。
可选的,所述规划模块包括:
需求指标获取单元,将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标;
模型单元,用于计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
本发明提出一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方案,通过构建数字化城市地图,基于数字化城市地图获取区域内的市民需求指标,根据区域内的设施服务总指标判断当前区域是否满足市民需求,从而发现城市规划的缺陷,并在有限的财政预算下生成多个满足市民需求预选方案,提供针对性的城市更新策略,使市民需求得到有效满足,从而提高城市规划的效率和质量。
附图说明
图1为本发明提出的数字化设计的城市更新行动可视化评估方法流程图;
图2为本发明中的获取每个区域内的市民需求指标方法流程图;
图3为本发明中的判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求的方法流程图;
图4为本发明中的生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案的方法流程图;
图5为本发明提出的一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估系统结构框图;
图6是本申请一个实施例提供的电子设备结构示意图;
图7是本申请一个实施例提供的计算机可读存储介质结构示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本申请,将参考附图对本申请的各个方面做出更详细的说明。应理解,这些详细说明只是对本申请的示例性实施方式的描述,而非以任何方式限制本申请的范围。在说明书全文中,相同的附图标号指代相同的元件。表述“和/或”包括相关联的所列项目中的一个或多个的任何和全部组合。
在附图中,为了便于说明,已稍微调整了元素的大小、尺寸和形状。附图仅为示例而并非严格按比例绘制。如在本文中使用的,用语“大致”、“大约”以及类似的用语用作表近似的用语,而不用作表程度的用语,并且旨在说明将由本领域普通技术市民认识到的、测量值或计算值中的固有偏差。另外,在本申请中,各步骤处理描述的先后顺序并不必然表示这些处理在实际操作中出现的顺序,除非有明确其它限定或者能够从上下文推导出的除外。
还应理解的是,诸如“包括”、“包括有”、“具有”、“包含”和/或“包含有”等表述在本说明书中是开放性而非封闭性的表述,其表示存在所陈述的特征、元件和/或部件,但不排除一个或多个其它特征、元件、部件和/或它们的组合的存在。此外,当诸如“...中的至少一个”的表述出现在所列特征的列表之后时,其修饰整列特征,而非仅仅修饰列表中的单独元件。此外,当描述本申请的实施方式时,使用“可”表示“本申请的一个或多个实施方式”。并且,用语“示例性的”旨在指代示例或举例说明。
除非另外限定,否则本文中使用的所有措辞(包括工程术语和科技术语)均具有与本申请所属领域普通技术市民的通常理解相同的含义。还应理解的是,除非本申请中有明确的说明,否则在常用词典中定义的词语应被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义一致的含义,而不应以理想化或过于形式化的意义解释。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本申请。
参照图1所示,一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法及系统,包括:
构建数字化城市地图;
基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标;
基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,若是,则表示该区域满足市民需求,若否,则表示该区域不满足市民需求;
对于不满足市民需求的区域,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案。
本方案通过构建数字化城市地图,基于数字化城市地图划分的区域获取各区域内的市民需求,结合区域内的相关属性设施总指标判断当前区域是否满足市民需求,并根据判断结果获取区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案,进而实现在有限的财政预算下完成城市更新行动可视化评估。
优选的,构建数字化城市地图,具体包括:
通过卫星遥感、无人机航拍、收集城市相关的数据,包括不限于地理数据,道路数据、建筑物数据、公共设施数据、土地利用数据;
将采集到的原始数据进行处理和整合,消除冗余、纠正错误,确保数据的准确性完整性;
将处理后的地理数据导入建模软件,进行建模和编辑,在建模软件中,创建不同的图层,如道路网络、建筑物、公共设施,使数字化城市地图更加有组织和易于管理。
参照图2所示,基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标,具体包括:
基于数字化城市地图,获取区域内的人口密度、人口类型、经济发展水平等数据构建原始数据集;收集的数据包括不限于所述数据在此不做过多叙述;
将原始数据集划分为训练集与验证集,用于构建市民需求指标预测多元线性回归模型;
其中,市民需求指标预测多元线性回归模型为:
式中,为当前区域内市民需求指标,n为当前模型样本的总数,/>为当前第i个自变量的系数,/>为当前第i个自变量,b为模型的截距表示当所有自变量都为0时的预测值。
可以理解的是,一个区域内的市民需求因素通常与区域内的人群数量、人群类型与当地人均GTP有关,因此本方案通过将城市中影响市民需求的各类因构建为原始数据集,并将原始数据集划分为训练集与验证集,将训练集作为模型训练数据,以预测出当前区域内的市民需求,在得到对应的市民需求后,使用验证集测试市民需求的准确性,确保预测的值符合区域内的市民需求。
参照图3所示,基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,具体为:
基于每个区域内相关属性设施,构建每个设施与每个设施位置的区域设施热力图;
基于每个设施与每个设施位置信息的区域设施热力图,计算区域内的相关属性设施覆盖范围衰减值;
基于区域内的相关属性设施覆盖范围衰减值,通过综合需求预估公式进行计算区域内的相关属性设施服务总指标;
将市民需求指标减去设施服务总指标得到区域内不满足市民需求指标;
判断区域内的相关属性设施服务总指标是否大于区域内市民需求指标,若是,则判断该区域满足市民需求,若否,则判定不满足市民需求;
其中,设施服务总指标计算公式为:
式中,为当前区域的相关属性设施需求总指标,n为覆盖当前区域的设施的总数量,/>为覆盖当前区域内第i个设施的服务基础值,e为自然对数的底数,/>为衰减系数,衰减系数的取值为0-1,/>为覆盖当前区域内第i个设施的与当前区域的距离。
通过收集设施信息和位置信息,构建设施分布的热力图,以显示设施在区域内的密集程度和分布情况,并根据设施位置和相关属性,计算设施对周围区域的覆盖范围衰减值,以量化不同位置对设施服务的接受程度,综合考虑设施覆盖范围衰减值、设施类型和数量等因素,利用需求预估公式计算出区域内相关属性设施的服务总指标,将市民需求指标与设施服务总指标进行比较,得出区域内不满足市民需求指标的情况。根据设施服务总指标与市民需求指标的比较结果,判断该区域是否满足市民需求。该方法一方面通过热力图和覆盖范围衰减值的计算,可以更直观地了解区域内设施的分布情况和对周围区域的影响程度,另一方面通过综合需求预估公式计算服务总指标,能够客观评估区域内设施对市民需求的实际满足程度,同时该方法的判断结果有助于政府部门和规划者制定合理的城市规划和设施布局方案,以更好地满足市民的需求。
参照图4所示,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案,具体为:
基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个满足财政预算的设施更新方案,作为可选方案;
所述城市更新方案包括:方案选址位置,方案的提供的服务规模及方案的实施成本;
将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标;
构建规划方案模型;
基于规划方案模型,计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案;
其中,规划方案模型为:
式中,P为规划方案,n为可选方案,为区域内第i个可选方案的覆盖范围,/>为第i个可选方案的服务基础值,/>)为市民需求指标,/>为规划方案与市民需求的距离,/>为自然对数的底数,/>为微积分的导数。
可以理解的是,一个区域内的财政预算通常有限,如何在有限的财政预算下规划出满足市民需求的最佳方案,该方法基于城市更新行动的财政预算,生成若干个可选的设施更新方案,包括方案选址位置、提供的服务规模以及实施成本,并将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标,以量化每个方案对市民需求的满足程度,基于市民待满足需求指标和财政预算,基于规划方案模型,计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案,从而选择出最终的满足市民需求的城市更新方案,该方法能够全面评估每个方案对市民需求的影响,有助于选出最符合实际需求的方案,同时构建规划方案模型使得评估过程更加客观和科学,有利于规划决策的合理性和可行性。
进一步的,请参阅图5所示,基于与上述基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法相同的发明构思,本方案还提出一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估系统,包括:
可视化模块,用于构建数字化城市地图;
需求预测模块,需求预测模块与可视化模型电性连接,需求预测模块用于获取每个区域内的市民需求指标;
需求判断模块,需求判断模块与需求预测模块电性连接,需求判断模块用于基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求;
规划模块,规划模块与需求判断模块电性连接,规划模块用于基于区域的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案。
需求判断模块包括:
热力图绘制单元,基于每个区域内相关属性设施,构建每个设施与每个设施位置的区域设施热力图;
设施指标计算单元,基于区域内的相关规划模块属性设施覆盖范围衰减值,通过综合需求预估公式进行计算区域内的相关属性设施服务总指标;
需求判断单元,判断区域内的相关属性设施服务总指标是否大于区域内市民需求指标。
规划模块包括:
需求指标获取单元,将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标;
模型单元,用于计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案。
上述的数字化设计的城市更新行动可视化评估系统使用过程为:
步骤一:构建数字化城市地图;
步骤二:获取每个区域内的市民需求指标;
步骤三:基于每个区域内相关属性设施,构建每个设施与每个设施位置的区域设施热力图;
步骤四:基于区域内的相关规划模块属性设施覆盖范围衰减值,通过综合需求预估公式进行计算区域内的相关属性设施服务总指标;
步骤五:判断区域内的相关属性设施服务总指标是否大于区域内市民需求指标;
步骤六:将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标;
步骤七:计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案。
本发明的优点在于,通过构建数字化城市地图,基于数字化城市地图获取区域内的市民需求指标,根据区域内的设施服务总指标判断当前区域是否满足市民需求,从而发现城市规划的缺陷,并在有限的财政预算下生成多个满足市民需求预选方案,提供针对性的城市更新策略,使市民需求得到有效满足,从而提高城市规划的效率和质量。
图6是本申请一个实施例提供的电子设备结构示意图。如图6所示,根据本申请的又一方面还提供了一种电子设备500。该电子设备500可包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器。其中,存储器中存储有计算机可读代码,计算机可读代码当由一个或多个处理器运行时,可以执行如上所述的路径规划方法。
根据本申请实施方式的方法或系统也可以借助于图6所示的电子设备的架构来实现。如图6所示,电子设备500可包括总线501、一个或多个CPU502、只读存储器(ROM)503、随机存取存储器(RAM)504、连接到网络的通信端口505、输入/输出组件506、硬盘507等。电子设备500中的存储设备,例如ROM503或硬盘507可存储本申请提供的数字化设计的城市更新行动可视化评估方法。数字化设计的城市更新行动可视化评估方法包括:构建数字化城市地图;基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标;基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,对于不满足市民需求的区域,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案,进一步地,电子设备500还可包括用户界面508。当然,图6所示的架构只是示例性的,在实现不同的设备时,根据实际需要,可以省略图6示出的电子设备中的一个或多个组件。
图7是本申请一个实施例提供的计算机可读存储介质结构示意图。如图7所示,是根据本申请一个实施方式的计算机可读存储介质600。计算机可读存储介质600上存储有计算机可读指令。当计算机可读指令由处理器运行时,可执行参照以上附图描述的根据本申请实施方式的路径规划方法。存储介质600包括但不限于例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可包括随机存取存储器(RAM)和高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
另外,根据本申请的实施方式,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请提供了一种非暂时性机器可读存储介质,所述非暂时性机器可读存储介质存储有机器可读指令,所述机器可读指令能够由处理器运行以执行与本申请提供的方法步骤对应的指令,例如:基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标;基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,对于不满足市民需求的区域,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案;根据路径节点规划指向目标位置的目标路径。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。
可能以许多方式来实现本申请的方法和装置、设备。例如,可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本申请的方法和装置、设备。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明,本申请的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序,除非以其他方式特别说明。此外,在一些实施例中,还可将本申请实施为记录在记录介质中的程序,这些程序包括用于实现根据本申请的方法的机器可读指令。因而,本申请还覆盖存储用于执行根据本申请的方法的程序的记录介质。
另外,本申请的实施方式中提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明,以免过多赘述。
如上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式,并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,其特征在于,包括:
构建数字化城市地图;
基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标;
基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,若是,则表示该区域满足市民需求,若否,则表示该区域不满足市民需求;
对于不满足市民需求的区域,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,其特征在于,构建数字化城市地图,包括:
通过卫星遥感、无人机航拍、收集城市相关的数据;
将采集到的原始数据进行处理和整合,消除冗余、纠正错误,确保数据的准确性完整性;
将处理后的地理数据导入建模软件,进行建模和编辑,在建模软件中,创建不同的图层。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,其特征在于,基于数字化城市地图,获取每个区域内的市民需求指标,包括:
基于数字化城市地图,获取区域内的人口密度、人口类型、经济发展水平等数据构建原始数据集;
将原始数据集划分为训练集与验证集,用于构建市民需求指标预测多元线性回归模型;
其中,市民需求指标预测多元线性回归模型为:
式中,为当前区域内市民需求指标,n为当前模型样本的总数,/>为当前第i个自变量的系数,/>为当前第i个自变量,b为模型的截距表示当所有自变量都为0时的预测值。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,其特征在于,基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求,包括:
基于每个区域内相关属性设施,构建每个设施与每个设施位置的区域设施热力图;
基于每个设施与每个设施位置信息的区域设施热力图,计算区域内的相关属性设施覆盖范围衰减值;
基于区域内的相关属性设施覆盖范围衰减值,通过综合需求预估公式进行计算区域内的相关属性设施服务总指标;
将市民需求指标减去设施服务总指标得到区域内不满足市民需求指标;
判断区域内的相关属性设施服务总指标是否大于区域内市民需求指标,若是,则判断该区域满足市民需求,若否,则判定不满足市民需求;
其中,设施服务总指标计算公式为:
式中,为当前区域的相关属性设施需求总指标,n为覆盖当前区域的设施的总数量,为覆盖当前区域内第i个设施的服务基础值,e为自然对数的底数,/>为衰减系数,衰减系数的取值为0-1,/>为覆盖当前区域内第i个设施的与当前区域的距离。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,其特征在于,基于区域内的城市更新行动财政预算,生成若干个满足财政预算的设施更新方案,作为可选方案,包括:
所述城市更新方案包括:方案选址位置,方案的提供的服务规模及方案的实施成本;
将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标;
构建规划方案模型;
基于规划方案模型,计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案;
其中,规划方案模型为:
式中,P为规划方案,n为可选方案,s为需求范围,为第i个可选方案的服务基础值,为市民需求指标,/>为规划方案与市民需求的距离,/>为自然对数的底数,为微积分的导数。
6.一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估系统,其特征在于,用于实现如权利要求1-5任一项所述的基于数字化设计的城市更新行动可视化评估方法,包括:
可视化模块,可视化模块用于构建数字化城市地图;
需求预测模块,需求预测模块与可视化模型电性连接,需求预测模块用于获取每个区域内的市民需求指标;
需求判断模块,需求判断模块与需求预测模块电性连接,需求判断模块用于基于每个区域内市民需求指标,判断规划区域内的相关属性设施是否满足市民需求;
规划模块,规划模块与需求判断模块电性连接,规划模块用于基于区域的城市更新行动财政预算,生成若干个区域的城市更新方案,作为规划方案。
7.根据权利要求6所述的一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估系统,其特征在于,所述需求判断模块包括:
热力图绘制单元,基于每个区域内相关属性设施,构建每个设施与每个设施位置的区域设施热力图;
设施指标计算单元,基于区域内的相关规划模块属性设施覆盖范围衰减值,通过综合需求预估公式进行计算区域内的相关属性设施服务总指标;
需求判断单元,判断区域内的相关属性设施服务总指标是否大于区域内市民需求指标。
8.根据权利要求6所述的一种基于数字化设计的城市更新行动可视化评估系统,其特征在于,所述规划模块包括:
需求指标获取单元,将可选方案的服务提升指标与区域内市民需求指标进行作差,获得市民待满足需求指标;
模型单元,用于计算每一个可选方案的服务提升指标满足市民需求指数,作为规划方案。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002132859A (ja) * | 2000-10-20 | 2002-05-10 | Takaha Toshi Kagaku Kenkyusho:Kk | 権利調整を伴うまちづくり事業等の最適諸元と最適領域解のシミュレ−ションシステム |
JP2003148983A (ja) * | 2001-11-16 | 2003-05-21 | Zenrin Co Ltd | 電子地図データおよび経路探索装置 |
CN102821402A (zh) * | 2011-06-08 | 2012-12-12 | 上海启电信息科技有限公司 | 一种基于普通用户智能手机的无线网络优化测试方法 |
DE102018006219A1 (de) * | 2018-08-07 | 2019-01-24 | Daimler Ag | Digitale Karte und Verfahren zur Routenplanung |
US10572496B1 (en) * | 2014-07-03 | 2020-02-25 | Palantir Technologies Inc. | Distributed workflow system and database with access controls for city resiliency |
CN115761519A (zh) * | 2022-09-21 | 2023-03-07 | 清华大学 | 指标预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品 |
CN117351162A (zh) * | 2023-09-26 | 2024-01-05 | 甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司 | 一种基于数字孪生的实景三维规划设计方法 |
-
2024
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002132859A (ja) * | 2000-10-20 | 2002-05-10 | Takaha Toshi Kagaku Kenkyusho:Kk | 権利調整を伴うまちづくり事業等の最適諸元と最適領域解のシミュレ−ションシステム |
JP2003148983A (ja) * | 2001-11-16 | 2003-05-21 | Zenrin Co Ltd | 電子地図データおよび経路探索装置 |
CN102821402A (zh) * | 2011-06-08 | 2012-12-12 | 上海启电信息科技有限公司 | 一种基于普通用户智能手机的无线网络优化测试方法 |
US10572496B1 (en) * | 2014-07-03 | 2020-02-25 | Palantir Technologies Inc. | Distributed workflow system and database with access controls for city resiliency |
DE102018006219A1 (de) * | 2018-08-07 | 2019-01-24 | Daimler Ag | Digitale Karte und Verfahren zur Routenplanung |
CN115761519A (zh) * | 2022-09-21 | 2023-03-07 | 清华大学 | 指标预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品 |
CN117351162A (zh) * | 2023-09-26 | 2024-01-05 | 甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司 | 一种基于数字孪生的实景三维规划设计方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
余思奇;朱喜钢;孙洁;何谦;周家宇;: "美国城市公园评价体系的内容、应用及启示――以ParkScore指数为例", 中国园林, no. 03, 10 March 2020 (2020-03-10), pages 252 - 2522 * |
刘卫;陈振宇;: "增城市无线城市规划建设研究", 规划师, no. 1, 31 January 2012 (2012-01-31), pages 33 - 39 * |
杨常清;张怡;寄朔遥;庞博;张晗;: "典型城市场景的FDD LTE网络规划与设计", 电子制作, no. 1, 1 March 2018 (2018-03-01), pages 71 - 75 * |
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