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119 / 2025-04-04 16:24:07
融合兴趣点数据与机器学习的城市区域建筑类型识别
建筑类型,POI兴趣点,机器学习,建筑能耗
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城市建筑能耗精准模拟对实现绿色低碳健康的城市环境意义重大。确定建筑类型是模拟建筑能耗的关键步骤。本研究创新性地提出了融合兴趣点（POI）数据、机器学习与土地利用属性等多源数据的建筑类型识别方法，克服了POI数据缺损、商住混用干扰识别等问题。该方法的建筑类型识别准确率可达83%；相较于单一的POI数据方法和机器学习方法，该方法的识别精度分别提升了20%和14%。
重要日期
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会议日期
08月08日
2025
至08月10日
2025
-
03月31日 2025
摘要截稿日期
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05月31日 2025
初稿截稿日期
主办单位
大连理工大学
天津大学
天津大学
联系方式
- Mrs. 王凤
- f.******@polyu.edu.hk
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历届会议
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2023年06月16日 中国 呼和浩特市
第十一届全国室内环境与健康大会 -
2021年12月03日 中国 武汉市
第十届中国环境科学学会室内环境与健康分会学术年会
