本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)優(yōu)化分析領(lǐng)域，具體來說，尤其涉及利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國土空間規(guī)劃成果優(yōu)化分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、國土空間規(guī)劃是一種綜合性的規(guī)劃活動，旨在合理安排土地和空間資源的使用，以實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境和文化目標(biāo)的協(xié)調(diào)發(fā)展，這種規(guī)劃涉及到土地使用、城市和農(nóng)村布局、自然資源管理、環(huán)境保護(hù)等多個方面，通過國土空間規(guī)劃，可以評估現(xiàn)有規(guī)劃政策和措施的有效性，識別存在的問題和不足。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了處理和分析海量、多樣化數(shù)據(jù)的能力，這對于國土空間規(guī)劃尤為重要，利用大數(shù)據(jù)，規(guī)劃者可以從廣泛的數(shù)據(jù)源中提取有價值的信息，對于理解復(fù)雜的地理和社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及其相互作用至關(guān)重要，通過大數(shù)據(jù)分析，可以更精確地進(jìn)行模式識別、趨勢預(yù)測和結(jié)果評估，從而優(yōu)化國土空間規(guī)劃的成果。

3、現(xiàn)有技術(shù)往往依賴于有限的數(shù)據(jù)類型，例如僅關(guān)注某些經(jīng)濟(jì)或環(huán)境因素，而忽視了其他重要的地理和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如地形、水系、人口密度和交通網(wǎng)絡(luò)等，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法可能未能有效從大量的地理信息數(shù)據(jù)中提取出直接關(guān)聯(lián)到規(guī)劃需求的關(guān)鍵特征，許多傳統(tǒng)規(guī)劃工具和方法缺乏處理時間序列數(shù)據(jù)的能力，難以捕捉和分析數(shù)據(jù)中的時間模式和趨勢，傳統(tǒng)規(guī)劃方法往往采用簡單的優(yōu)化技術(shù)，簡單的優(yōu)化技術(shù)可能容易陷入局部最優(yōu)解，無法在多目標(biāo)和多約束的規(guī)劃場景中找到最佳解。

4、針對相關(guān)技術(shù)中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服以上問題，本發(fā)明旨在提出利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國土空間規(guī)劃成果優(yōu)化分析方法及系統(tǒng)，目的在于解決傳統(tǒng)規(guī)劃方法往往采用簡單的優(yōu)化技術(shù)，簡單的優(yōu)化技術(shù)可能容易陷入局部最優(yōu)解，無法在多目標(biāo)和多約束的規(guī)劃場景中找到最佳解的問題。

2、為此，本發(fā)明采用的具體技術(shù)方案如下：

3、根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國土空間規(guī)劃成果優(yōu)化分析方法，該成果優(yōu)化分析方法包括以下步驟：

4、s1、收集國土空間規(guī)劃相關(guān)聯(lián)的地理信息數(shù)據(jù)，并整合地理信息數(shù)據(jù)中不同源的數(shù)據(jù)；

5、s2、從整合后的數(shù)據(jù)中提取對國土空間規(guī)劃的特征數(shù)據(jù)，并利用特征選擇算法篩選特征數(shù)據(jù)；

6、s3、基于篩選后的特征數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)的歷史規(guī)劃成果數(shù)據(jù)，生成國土空間規(guī)劃方案；

7、s4、利用規(guī)劃方案優(yōu)化算法，根據(jù)預(yù)先設(shè)定規(guī)劃目標(biāo)，優(yōu)化國土空間規(guī)劃方案；

8、s5、分析優(yōu)化后的國土空間規(guī)劃方案，并評估優(yōu)化后的國土空間規(guī)劃方案中各個規(guī)劃目標(biāo)的表現(xiàn)，同時利用可視化展示平臺將評估結(jié)果以圖表形式展示。

9、可選地，從整合后的數(shù)據(jù)中提取對國土空間規(guī)劃的特征數(shù)據(jù)，并利用特征選擇算法篩選特征數(shù)據(jù)包括以下步驟：

10、s21、對整合后的地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

11、s22、從清洗后的數(shù)據(jù)中提取對國土空間規(guī)劃的特征數(shù)據(jù)；

12、s23、利用特征選擇算法對提取的特征進(jìn)行篩選；

13、s24、使用交叉驗證法評估篩選后的特征數(shù)據(jù)。

14、可選地，利用特征選擇算法對提取的特征進(jìn)行篩選包括以下步驟：

15、s231、確定用于評價特征重要性的標(biāo)準(zhǔn)；

16、s232、利用線性判別分析識別特征數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)度；

17、s233、根據(jù)貢獻(xiàn)度對特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排名，選擇貢獻(xiàn)度大于預(yù)設(shè)排名的特征數(shù)據(jù)。

18、可選地，基于篩選后的特征數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)的歷史規(guī)劃成果數(shù)據(jù)，生成國土空間規(guī)劃方案包括以下步驟：

19、s31、根據(jù)國土空間規(guī)劃的具體需求選擇循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

20、s32、將篩選后的特征數(shù)據(jù)與歷史規(guī)劃成果數(shù)據(jù)合并，形成用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集；

21、s33、利用合并后的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并調(diào)整循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)；

22、s34、使用訓(xùn)練好的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對未來的規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，生成國土空間規(guī)劃方案。

23、可選地，使用訓(xùn)練好的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對未來的規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，生成國土空間規(guī)劃方案包括以下步驟：

24、s341、基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建模擬的規(guī)劃數(shù)據(jù)，將模擬的規(guī)劃數(shù)據(jù)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的輸入；

25、s342、加載經(jīng)過訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

26、s343、使用準(zhǔn)備好的規(guī)劃數(shù)據(jù)作為輸入，通過加載的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測；

27、s344、解析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值，將預(yù)測值轉(zhuǎn)換為實際的國土空間規(guī)劃方案；

28、s345、對生成的規(guī)劃方案進(jìn)行驗證，判斷是否符合預(yù)設(shè)的規(guī)劃目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)。

29、可選地，利用規(guī)劃方案優(yōu)化算法，根據(jù)預(yù)先設(shè)定規(guī)劃目標(biāo)，優(yōu)化國土空間規(guī)劃方案包括以下步驟：

30、s41、預(yù)先設(shè)定規(guī)劃目標(biāo)，明確規(guī)劃目標(biāo)的衡量標(biāo)準(zhǔn)，并隨機(jī)生成初始種群，其中，初始種群中個體代表的國土空間規(guī)劃方案；設(shè)定規(guī)劃目標(biāo)包括土地利用效率、環(huán)境保護(hù)、基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋和接近性及成本效益；

31、s42、為每個規(guī)劃方案定義適應(yīng)度函數(shù)；

32、s43、根據(jù)定義的適應(yīng)度函數(shù)，采用輪盤賭法從當(dāng)前種群中選擇多個個體作為父代；

33、s44、通過均勻交叉結(jié)合兩個父代個體的部分基因，生成新的后代個體；

34、s45、對新生成的后代個體進(jìn)行變異操作，并對后代個體進(jìn)行隨機(jī)修改，以引入新的變異；

35、s46、計算變異后每個新個體的適應(yīng)度值，對新生成的種群進(jìn)行適應(yīng)度評估；

36、s47、重復(fù)執(zhí)行s44-s46的步驟，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，并監(jiān)測種群的適應(yīng)度變化；

37、s48、從最終種群中選取適應(yīng)度最高的個體作為最佳的國土空間規(guī)劃方案。

38、可選地，根據(jù)定義的適應(yīng)度函數(shù)，采用輪盤賭法從當(dāng)前種群中選擇多個個體作為父代包括以下步驟：

39、s431、計算當(dāng)前種群中所有個體的適應(yīng)度總和；

40、s432、為每個個體計算選擇概率，即每個個體的適應(yīng)度除以總適應(yīng)度；

41、s433、依次為每個個體執(zhí)行輪盤賭選擇，直至選夠所需個體數(shù)量。

42、可選地，計算變異后每個新個體的適應(yīng)度值，對新生成的種群進(jìn)行適應(yīng)度評估包括以下步驟：

43、s461、計算變異后種群中每個新個體的適應(yīng)度；

44、s462、將計算得到的每個新個體的適應(yīng)度值與當(dāng)前種群中相同索引位置的個體的適應(yīng)度值進(jìn)行比較，判斷新個體是否提高當(dāng)前位置的適應(yīng)度；

45、s463、若新個體的適應(yīng)度優(yōu)于個體父代，則認(rèn)為該變異是有益的，并保留；若新個體的適應(yīng)度低于個體父代，則重新調(diào)整變異率；

46、s464、若新個體的適應(yīng)度超過當(dāng)前記錄的最優(yōu)解，則更新最優(yōu)解；

47、s465、分析適應(yīng)度評估的結(jié)果，評估種群的整體進(jìn)化趨勢和多樣性，以確定是否需要繼續(xù)當(dāng)前的迭代方向，或者是否需要調(diào)整交叉和變異參數(shù)。

48、可選地，計算變異后種群中每個新個體的適應(yīng)度的公式為：

49、w(x)＝w1f1(x)+w2f2(x)+w3f3(x)+w4f4(x)；

50、式中，x表示國土空間規(guī)劃方案；

51、f1(x)表示國土空間規(guī)劃方案x中土地利用效率的評價指標(biāo)；

52、f2(x)表示國土空間規(guī)劃方案x中環(huán)境保護(hù)的評價指標(biāo)；

53、f2(x)表示國土空間規(guī)劃方案x中基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋和接近性的評價指標(biāo)；

54、f2(x)表示國土空間規(guī)劃方案x中成本效益的評價指標(biāo)；

55、w1表示土地利用效率的權(quán)重；

56、w2表示環(huán)境保護(hù)的權(quán)重；

57、w3表示基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋和接近性的權(quán)重；

58、w4表示成本效益的權(quán)重。

59、根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，還提供了利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國土空間規(guī)劃成果優(yōu)化分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)收集與整合模塊、特征提取與選擇模塊、規(guī)劃方案生成模塊、規(guī)劃方案優(yōu)化模塊及方案分析與評估模塊；

60、數(shù)據(jù)收集與整合模塊，用于收集國土空間規(guī)劃相關(guān)聯(lián)的地理信息數(shù)據(jù)，并整合地理信息數(shù)據(jù)中不同源的數(shù)據(jù)；

61、特征提取與選擇模塊，用于從整合后的數(shù)據(jù)中提取對國土空間規(guī)劃的特征數(shù)據(jù)，并利用特征選擇算法篩選特征數(shù)據(jù)；

62、規(guī)劃方案生成模塊，用于基于篩選后的特征數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)的歷史規(guī)劃成果數(shù)據(jù)，生成國土空間規(guī)劃方案；

63、規(guī)劃方案優(yōu)化模塊，用于利用規(guī)劃方案優(yōu)化算法，根據(jù)預(yù)先設(shè)定規(guī)劃目標(biāo)，優(yōu)化國土空間規(guī)劃方案；

64、方案分析與評估模塊，用于分析優(yōu)化后的國土空間規(guī)劃方案，并評估優(yōu)化后的國土空間規(guī)劃方案中各個規(guī)劃目標(biāo)的表現(xiàn)，同時利用可視化展示平臺將評估結(jié)果以圖表形式展示。

65、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)具有以下有益效果：

66、1、本發(fā)明通過收集多種數(shù)據(jù)類型，確保規(guī)劃決策基于全面的地理信息，從而提高決策的科學(xué)性和適應(yīng)性，使得規(guī)劃更加目標(biāo)導(dǎo)向，通過特征選擇算法，篩選出最具影響力的特征，優(yōu)化規(guī)劃資源的配置。

67、2、本發(fā)明中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擅長處理與時間相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠有效捕捉時間序列中的模式和趨勢，國土空間規(guī)劃中，可以根據(jù)過去和當(dāng)前的數(shù)據(jù)趨勢來預(yù)測未來的規(guī)劃需求和成果，支持動態(tài)調(diào)整規(guī)劃策略。

68、3、本發(fā)明的遺傳算法避免陷入局部最優(yōu)解，對于需要考慮多種因素的國土空間規(guī)劃問題尤其重要，可以根據(jù)規(guī)劃的具體目標(biāo)自定義適應(yīng)度函數(shù)，優(yōu)化后的規(guī)劃方案可以通過可視化工具展示，幫助規(guī)劃者直觀地理解規(guī)劃結(jié)果。