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城市零售业空间热点是反映人类社会经济活动空间特征的重要载体之一。基于零售业POI(Points ofInterest)大数据,利用核密度估计法提取沈阳市零售商业中心分布格局,比较不同零售业态布局的差异性特征,并运用局域Getis-Ord G_i~*指数法进一步探究了零售业热点街区。结果表明:(1)沈阳市零售商业中心在空间分布上形成块状聚集、多中心发展的格局;(2)各零售业态发展不均衡,商场商厦过于集中于核心商区,超市业态的聚集区域分布广泛,便利店的分布与整个零售业态的分布特征相似;(3)沈阳市零售业显著性热点区域主要分布在沈河、和平、铁西区,其余区县还未形成地学空间统计意义上的零售业热点。文章从方法学上拓展了POI大数据在人地关系研究中的应用,并在实践中为城市商业空间合理规划和调控提供科学认知基础。  相似文献   
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传统测算方法难以精准定价偏远5A级景区土地生态资源价值,如何评估其生态资源资产是推动偏远国家公园可持续发展亟需科学解决的问题。本文利用河南省焦作市修武县308个土地招牌挂样点训练机器学习测算模型,设置学习率为0.001,经过1721轮训练,均方差稳定在35.91。利用机器学习和现行方法分别对29#地价值测算,结果表明:机器学习与成交价之间方差为1.96,现行方法与成交价之间方差为14.44,方差提高12.48,机器学习测算结果与成交价仅相差1.4元/平方米,机器学习测算结果更加理想。相较传统生态资源资产定价方法,机器学习评估方法的研究对我国公园生态资源资产定价体系建设具有一定的现实意义。  相似文献   
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