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[发明专利]基于Distance-SMOTE-CNN-CA模型的城市用地模拟方法-CN202011473333.8在审
发明人：刘明皓;陈思男;文汝杰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Distance‑SMOTE‑CNN‑CA模型的城市用地模拟方法，属于城市动态模拟领域，包括采集研究区域内的多期土地利用数据和驱动因子数据；将数据集分层抽样；利用Distance‑SMOTE训练数据均衡到不同量级，比较选出较优的均衡数据；利用Distance‑SMOTE均衡算法将训练数据均衡化到最优数据量级；利用CNN‑CA模型中进行土地利用数据预测训练；将第一期测试集输入到CNN‑CA模型中得到第二期土地利用数据预测结果；将第二期土地利用数据预测结果与第二期实际土地利用数据进行Kappa指数检验总体精度和一致性；将当前年份测试集输入CNN‑CA模型，对未来的土地利用数据进行预测。
基于 distance smote cnn ca 模型城市用地模拟方法

[发明专利]基于随机森林-点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法-CN202011460052.9在审
发明人：刘明皓;李银兴;文汝杰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于随机森林‑点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法，属于互联网与计算机技术领域。该方法具体包括：驱动因子筛选与数据处理：预处理采集的地理空间数据和社会感知数据，生成辅助数据并将其生成网格化的协变量数据；栅格数据升尺度聚合：将网格化的协变量数据聚集到县级行政单元，生成人口普查单位尺度上的协变量；将人口普查数据和县级行政单元数据结合得到县级行政单元的人口密度数据；对人口普查数据和协变量执行随机森林，然后对随机森林的残差分量执行面到点克里金回归；将精细网格尺度下的面到点克里金回归结果与保留的随机森林结果相结合，得到基于随机森林‑点到面克里金回归的网格化人口分布图。
基于随机森林点到面克里金回归数据人口空间方法

[发明专利]基于AWA-DRCN的人口空间化方法-CN202011460055.2在审
发明人：刘明皓;游鹏;文汝杰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于AWA‑DRCN的人口空间化方法，属于互联网与计算机技术领域。该方法包括：S1：获取人口数据集和驱动因子数据，并对其进行预处理；S2：“去粗”过程：采用AWA模型实现全局性特征学习，完成区县级人口普查数据栅格化；S3：“取精”过程：构建高效亚像素卷积神经网络DRCN模型，将步骤S2栅格化人口数据及驱动因子数据作为特征，处理后的网格人口栅格数据作为标签输入到DRCN模型中进行混合学习实现全局与局部特征，获得在空间分布上的人口空间化结果。本发明采用的AWA+DRCN模型模拟精度高，且空间残差值区间误差最小。
基于 awa drcn 人口空间方法