基于POI大数据与机器学习的养老设施规划布局——以武汉市为例

文章以武汉市为研究对象,在500 m网格尺度上,以POI数据与"六普"人口数据为基础,结合现有的城市养老设施分布特征,运用机器学习算法,对养老设施选址布局进行定量模拟。文章先从武汉市31 390个网格中模拟出4 878个适合选址点位,然后根据各区域老龄化程度,进一步筛选出1 366个需要优先布局的点位,初步实现精细化尺度下养老设施定量化选址。研究发现:(1)模型模拟结果与现有养老设施对比,准确度为95.7%,方法可靠。(2)预测结果表明武汉市新增养老设施主要布局在三环以内等老龄化人口集聚区;同时,部分远城区街道人口老龄化也比较严重,需尽快新建养老设施。(3)研究尝试采用机器学习算法进行养老设施规划选址,可以使整体的布局趋向最优,可以尽量避免规划选址的主观性。该方法在其他公共设施选址中亦有一定的参考价值。