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基于GBDT的成渝地区双城经济圈产业结构空间化
1
作者
韩成龙
朱创业
《遥感信息》
2024年第4期125-133,共9页
针对目前GDP空间化存在的精度偏低、运算复杂等问题,提出了一种基于机器学习算法的产业结构空间化方法。文章以成渝地区双城经济圈为研究区域,将各区县产业产值空间化为1 km×1 km的精度,利用GBDT和RF算法,基于多源数据,对产业产值...
针对目前GDP空间化存在的精度偏低、运算复杂等问题,提出了一种基于机器学习算法的产业结构空间化方法。文章以成渝地区双城经济圈为研究区域,将各区县产业产值空间化为1 km×1 km的精度,利用GBDT和RF算法,基于多源数据,对产业产值进行预测。分析结果发现:预测模型的决定系数可以达到0.91;GBDT模型性能表现优于RF模型;成渝地区双城经济圈内第一产业高值区集中在乌江、涪江、沱江一带,低值区位于南部平原;第二产业、第三产业集中在成都、重庆两大城市,存在“极化”现象。该研究成果对于推动成渝地区双城经济圈的产业协同发展、建设现代化产业体系、优化产业布局具有重要的指导意义,同时也为产业结构空间化研究提供了一种新的思路。
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关键词
机器学习
GBDT
夜间灯光
产业结构空间化
成渝地区双城经济圈
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职称材料
题名
基于GBDT的成渝地区双城经济圈产业结构空间化
1
作者
韩成龙
朱创业
机构
成都理工大学地理与规划学院
出处
《遥感信息》
2024年第4期125-133,共9页
文摘
针对目前GDP空间化存在的精度偏低、运算复杂等问题,提出了一种基于机器学习算法的产业结构空间化方法。文章以成渝地区双城经济圈为研究区域,将各区县产业产值空间化为1 km×1 km的精度,利用GBDT和RF算法,基于多源数据,对产业产值进行预测。分析结果发现:预测模型的决定系数可以达到0.91;GBDT模型性能表现优于RF模型;成渝地区双城经济圈内第一产业高值区集中在乌江、涪江、沱江一带,低值区位于南部平原;第二产业、第三产业集中在成都、重庆两大城市,存在“极化”现象。该研究成果对于推动成渝地区双城经济圈的产业协同发展、建设现代化产业体系、优化产业布局具有重要的指导意义,同时也为产业结构空间化研究提供了一种新的思路。
关键词
机器学习
GBDT
夜间灯光
产业结构空间化
成渝地区双城经济圈
Keywords
machine learning
GBDT
night light
spatialization of industrial structure
Chengdu-Chongqing economic circle
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
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1
基于GBDT的成渝地区双城经济圈产业结构空间化
韩成龙
朱创业
《遥感信息》
2024
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