[发明专利]一种POI关联建筑面积回归预测装置及方法在审
| 申请号： | 202110390924.7 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113360966A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 贾延延;冯键;王雨晖;马腾飞;岳溪柳 | 申请（专利权）人： | 中国再保险（集团）股份有限公司;中再巨灾风险管理股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京卓爱普专利代理事务所(特殊普通合伙) 11920 | 代理人： | 王玉松 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 poi 关联 建筑面积 回归 预测 装置 方法 | ||
1.一种POI关联建筑面积回归预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取POI待测数据；
S2.利用回归分析模型预测，将所述POI待测数据输入到由POI特征数据经过算法训练好的回归分析模型中进行与所述POI待测数据相关的关联建筑面积数据预测，所述POI特征数据包括但不限于POI点类型(kind)、POI点重要性(imprtnc)、POI分级(POI_flg)、子类POI点数量(snClssN)、POI点所处的地理行政区划(CODE)、POI点对应的夜间灯光指数(NTL)、人口密度(POP)、土地利用类型(LU)；
S3.获得预测后的关联建筑面积数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2步骤输出的为关联建筑面积权重，通过已知建筑面积总量的区域的总建筑面积值，乘以该区域内POI点的面积占比，即可得出该POI点的建筑面积值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2步骤的算法包括随机森林算法。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述随机森林算法为直接调用的weka平台中的随机森林回归分析模型，参数值分别为：bagSizePercent 100，batchSize 100，numIterations 100，seed 1，numDecimalPlaces 2，maxDepth 0，numExecutionSlots 1。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S2步骤的回归分析模型的训练方法包括数据预处理和特征设计步骤：
增加kind前3位字段，标识餐饮、住宿、批发零售，教育文化等大类；
增加code第1位，标识大区；
增加code前2位，标识省；
增加code前4为，标识市；
NTL值取整；
POP采取除以50的方式分段。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据预处理后的输入数据形式和特征组合方式包括：kind,kind前3位，imprtnc,poi_flg,snClssN,int(NTL),int(pop/50),LU,code,code第1位，code前2位，code前4位。
7.一种POI关联建筑面积回归预测装置，其特征在于，所述系统包括至少一个处理器；以及
存储器，其存储有指令，当通过至少一个处理器来执行该指令时，实施按照权利要求1-6任一项所述的方法的步骤。
8.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，当通过至少一个处理器来执行该程序时，实施按照权利要求1-6任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当通过至少一个处理器来执行该程序时，实施按照权利要求1-6任一项所述的方法的步骤。
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