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摘要：本发明提出了一种建设项目规划选址和用地预审评价方法及系统。国土空间规划以及自然资源管理技术领域；通过多种数据源对多元建设项目选址基础数据进行采集，并将所述基础数据存入云空间，并筛选出项目选址基础数据子集，并对数据子集进行预处理；通过深度学习算法对预处理后的数据子集进行深度挖掘，确定各指标权重，并基于根据项目特性和建设目标，构建多维度指标的选址优化模型，将输入数据输入选址优化模型，获得帕累托最优解集。利用深度学习算法对预处理后的数据子集进行深度挖掘，可以自动提取关键特征并量化指标权重，有助于客观公正地反映各项因素对选址的重要性。

主权项：1.一种建设项目规划选址和用地预审评价方法，其特征在于，所述方法包括：通过多种数据源对多元建设项目选址基础数据进行采集，并将所述基础数据存入云空间，筛选出项目选址基础数据子集，并对数据子集进行预处理；通过深度学习算法对预处理后的数据子集进行深度挖掘，确定各指标权重，并基于根据项目特性和建设目标，构建多维度指标的选址优化模型，将输入数据输入选址优化模型，获得帕累托最优解集；基于基础数据，构建动态预测模型，预设发展情景，将预设的发展情景输入动态预测模型，运用动态预测模型对不同情景下选址方案的表现进行预测；将选址优化模型以及动态预测模型的输出结果进行融合，通过专家系统、模糊逻辑以及神经网络进行综合评价，生成可视化选址建议评价报告；所述通过多种数据源对多元建设项目选址基础数据进行采集，并将所述基础数据存入云空间，筛选出项目选址基础数据子集，并对数据子集进行预处理，包括：确定需要采集的基础数据，根据确定需要采集的基础数据选择数据源对基础数据进行采集；确定采集的频率以及时间段，将采集到的基础数据存入云空间，所述云空间接收到基础数据，对基础数据进行处理；云空间将处理后的基础数据存入结构化数据库；根据项目选址的需求，筛选出项目选址数据子集，并对数据子集进行预处理，所述预处理包括数据清洗、数据转换、特征工程以及数据集成；所述基础数据包括自然地理数据以及生态环境数据；所述数据源包括集成地理信息系统、遥感卫星、互联网以及传感器网络；所述通过深度学习算法对预处理后的数据子集进行深度挖掘，确定各指标权重，并基于根据项目特性和建设目标，构建多维度指标的选址优化模型，将输入数据输入选址优化模型，获得帕累托最优解集，包括：利用深度学习算法对预处理后的数据子集进行特征提取，并根据特征的重要性和对建设项目选址的影响程度，进行特征子集选择；对指标重要性进行评估；根据评估指标的重要性，确定各指标的权重；根据建设目标，定义多维度的选址优化目标函数；根据业务需求和项目特性，对选址优化模型的约束条件进行设置，将目标函数、约束条件以及评价指标体系整合，构建选址优化模型；利用多目标优化算法，根据选址优化模型的约束条件，获得各项评价指标的帕累托最优解集；对获得的帕累托最优解集进行解释和分析，并对推荐选址地点及推荐选址地点在各项评价指标上的得分进行提取；所述基于基础数据，构建动态预测模型，预设发展情景，将预设的发展情景输入动态预测模型，运用动态预测模型对不同情景下选址方案的表现进行预测；包括：获取基础数据，对基础数据进行清洗，并将不同数据源的数据整合到一个统一的数据集中，并进行特征提取，构建动态预测模型；将数据集划分为训练集、测试集及验证集，通过训练集对动态预测模型进行训练，使用测试集对动态预测模型进行测试，使用验证集对动态预测模型进行预测；根据预测需求，设定不同的发展情景，并设定每个发展情景下的相关参数；根据预设的发展情景，生成相应的情景数据，将生成的情景数据输入到动态预测模型中，进行选址方案的预测；对不同情景下选址方案的预测结果进行分析，进行可行性和优劣势评估；并根据预测结果和实际需求，对选址方案进行优化调整；所述将选址优化模型以及动态预测模型的输出结果进行融合，通过专家系统、模糊逻辑以及神经网络进行综合评价，生成可视化选址建议评价报告，包括：将选址优化模型和动态预测模型的输出结果进行整合，获得整合数据集，对整合数据集进行特征工程处理；选择综合评价模型，通过整合数据集对综合评价模型进行训练；使用交叉验证方法对综合评价模型的准确性和泛化能力进行验证；利用训练好的综合评价模型对不同选址方案进行评价，生成评价结果；并将评价结果进行可视化展示；所述将选址优化模型和动态预测模型的输出结果进行整合，获得整合数据集，对整合数据集进行特征工程处理，包括：将选址优化模型输出的帕累托最优解集与动态预测模型在不同发展情景下的预测结果进行匹配与整合，获得包含选址优化结果及未来预测趋势的综合数据集；并对综合数据集进行校验；在数据整合的基础上，进行深度特征工程，基于深度特征工程数据间隐藏的关联性和深层次特征进行挖掘；通过时间序列分析对动态预测模型中的时序数据进行进一步挖掘，提取时间趋势特征；利用空间分析技术对地理空间数据进行处理，基于处理结果对空间分布模式与空间异质性进行识别；针对动态预测模型输出的不同发展情景，进行敏感性分析，评估各关键指标在不同情景下的变化对选址结果的影响程度和方向；通过构建情境敏感性矩阵，对不同情景下选址方案的优势与劣势进行量化，为决策者提供在不确定环境下的灵活应对策略；结合动态预测结果，对选址方案进行风险与机遇的量化评估，利用机器学习算法识别影响选址成功的关键因素及其潜在风险点。

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百度查询： 浙江省国土空间规划研究院 一种建设项目规划选址和用地预审评价方法及系统