[发明专利]基于多分类器融合的土地闲置预测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于多分类器融合的土地闲置预测方法及装置，属于城市土地规划技术领域。

背景技术

随着城镇人口增长和经济发展，城镇的空间扩张是一种必然的发展趋势，但是城镇化的加速发展也导致了建设土地资源的缺乏，城镇土地的频繁占用和浪费已经成为国家及地方政府面临的共同问题。为保护土地资源，土地资源管理在城市规划中起着重要作用。土地资源缺乏是典型的土地问题，闲置的建设用地应当及时被发现与利用。

许多的土地数据库已在中国各地建成，特别是随着GIS(地理信息系统)技术的巨大改进，数据的大小和可靠性都取得了巨大的成就。然而当这些数据被理解和运用时往往只停留在其表面上，绝大多数潜在的知识和规则尚未被发现，造成了消耗大量的时间和物质资源收集的信息的浪费。所以，通过数据挖掘的方式解决城市建设用地管理问题迫在眉睫。

目前，中国闲置用地的发现主要依靠人工调查和GIS(地理信息系统)技术。一方面，这种方式效率较低；更重要地，现有技术仅能依据闲置用地标准通过人工或计算机对土地当前是否闲置进行判断，而无法对未来的土地利用趋势进行科学而准确地预测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种基于多分类器融合的土地闲置预测方法，可对土地未来是否会闲置进行精确地预测，从而为土地的使用、规划、管理等提供科学依据。

本发明基于多分类器融合的土地闲置预测方法，包括训练阶段和预测阶段；所述训练阶段具体如下：

步骤A、选取一组作为训练样本的地块，提取这些地块的特征数据，并按照土地闲置标准将这些地块人工分为三个类别：闲置、非闲置、不确定；

步骤B、以训练样本的特征数据作为分类器输入，以训练样本的类别作为期望输出，分别对多个不同的分类模型进行训练，得到多个分类器以及每个分类器的置信度；

所述预测阶段具体如下：

步骤C、提取待预测地块的特征数据并分别输入所述多个分类器，得到多个分类器的分类结果；

步骤D、使用基于置信度的分类器融合方法对所述多个分类器的分类结果进行融合，得到待预测地块的土地闲置预测结果。

优选地，所述地块的特征数据包括地块的以下参数：年份、投资强度、开工率、开工周期、供地类型、土地用途。

优选地，开工率和开工周期利用以下方法提取得到：根据土地的图层数据，以一个月为时间间隔，分别将每个月的开工图层与供地图层进行压盖，得到图层的交集；然后利用图层的交集的面积占供地图层面积的比例得到开工率，利用压盖的月份信息与供地的日期间的差值得到开工周期。

优选地，所述多个不同的分类模型至少包括：朴素贝叶斯分类模型、SVM分类模型、随机森林分类模型。

优选地，所述基于置信度的分类器融合方法具体如下：

其中，H_Multi(x)表示融合后的分类结果，h_i(c|x)表示所有的K个分类器中第i个分类器的置信度。

根据相同的发明思路还可以得到以下技术方案：

基于多分类器融合的土地闲置预测装置，包括：

特征数据提取模块，用于提取地块的特征数据；

分类模块，用于根据特征数据提取模块所提取的特征数据对地块进行分类，其包括并行的多个不同的子分类器，每个子分类器预先通过以下方法训练得到：首先，选取一组作为训练样本的地块，提取这些地块的特征数据，并按照土地闲置标准将这些地块人工分为三个类别：闲置、非闲置、不确定；然后，以训练样本的特征数据作为输入，以训练样本的类别作为期望输出，对该子分类器进行训练，得到训练后的子分类器以及该子分类器的置信度；

融合模块，用于使用基于置信度的分类器融合方法对分类模块中所有子分类器的分类结果进行融合，并将融合结果作为待预测地块的土地闲置预测结果输出。

优选地，所述地块的特征数据包括地块的以下参数：年份、投资强度、开工率、开工周期、供地类型、土地用途。

优选地，开工率和开工周期利用以下方法提取得到：根据土地的图层数据，以一个月为时间间隔，分别将每个月的开工图层与供地图层进行压盖，得到图层的交集；然后利用图层的交集的面积占供地图层面积的比例得到开工率，利用压盖的月份信息与供地的日期间的差值得到开工周期。

优选地，所述分类模块包括以下子分类器：朴素贝叶斯分类器、SVM分类器、随机森林分类器。

优选地，所述基于置信度的分类器融合方法具体如下：