支持向量机参数优化的土地集约利用评价与分析

对国内外土地集约利用评价的相关文献研究,在支持向量机、蚁群算法基础上,提出相关系数、蚁群算法与支持向量机相结合评价方法,对指标进行相关分析,确定指标集,运用蚁群算法,优化支持向量机参数,得出较好的惩罚因子C,核函数σ和不敏感系数ε,再对支持向量机训练,该方法提高了训练准确度,对土地集约利用进行c ACO-SVM评价,并与ACO-SVM、GA-SVM的土地集约利用评价进行比较,评价与仿真结果表明,c ACO-SVM的土地集约利用评价优于ACO-SVM、GA-SVM两种方法,c ACO-SVM的土地集约利用评价效果比较理想。

新型城镇化进程中基于主成分分析的我国土地集约利用研究

在分析研究国内外有关土地集约利用评价文献的基础上,建立了包含土地投入强度、土地利用强度、土地经济效益、土地社会效益以及土地可持续发展效益五大子系统的土地集约利用评价指标体系。并通过SPSS 19.0软件对全国31个省、自治区、直辖市的2012年的备选指标集进行数据预处理来确立各子系统指标集内有效指标,运用主成分分析法对我国城市土地集约利用进行评价,并在评价结果的基础上提出了相应的对策与建议。

超高层住宅项目建筑节能经济分析——以合肥市某超高层住宅建筑项目为例

以合肥市某超高层住宅建筑项目为例,探讨了合肥地区居住建筑实施建筑节能65%的可能性。对合肥市某超高层住宅建筑项目7#住宅楼,运用清华斯维尔节能软件计算了项目节能率,并对达到安徽地区节能50%强制性节能要求和节能65%时的节能技术经济可行性进行了分析对比。