[发明专利]一种适老型住宅空间布局自动生成方法及系统

权利要求书

1.一种适老型住宅空间布局自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本数据集；所述样本数据集包括多个研究对象的样本；每个所述研究对象的样本均包括因变量和自变量；所述因变量包括抑郁状况和自评健康状况；所述自变量包括住宅面积、卧室数量、客厅数量、卫生间数量、厨房数量和阳台数量；

对所述样本数据集进行处理，得到多因素Cox比例风险回归模型的输入变量；所述输入变量包括抑郁状况、自评健康状况、住宅面积、卫生间数量和厨房数量；所述多因素Cox比例风险回归模型包括分析抑郁状况影响风险的多因素Cox比例风险回归模型和分析自评健康状况影响风险的多因素Cox比例风险回归模型；

将所述输入变量分别全部输入所述分析抑郁状况影响风险的多因素Cox比例风险回归模型和所述分析自评健康状况影响风险的多因素Cox比例风险回归模型中，得到降低抑郁状况和自评健康状况风险的住宅面积范围、卫生间数量范围和厨房数量范围；

根据所述住宅面积范围、所述卫生间数量范围和所述厨房数量范围确定适老型住宅空间中各房间的面积范围和适老型住宅空间中各房间的数量；

建立噪声指数目标函数、步行距离目标函数和相邻偏好目标函数；

根据所述适老型住宅空间中各房间的面积范围和所述适老型住宅空间中各房间的数量以及所述噪声指数目标函数、所述步行距离目标函数和所述相邻偏好目标函数，自动生成适老型住宅空间布局。

2.根据权利要求1所述的适老型住宅空间布局自动生成方法，其特征在于，每个所述研究对象的样本还包括协变量；所述协变量包括性别、年龄、居住地类型、受教育程度、是否与家人同住、吸烟情况、饮酒情况和是否患慢性疾病。

3.根据权利要求2所述的适老型住宅空间布局自动生成方法，其特征在于，所述对所述样本数据集进行处理，得到多因素Cox比例风险回归模型的输入变量，具体包括：

获取所述样本数据集中的分类变量和连续变量；所述分类变量包括卧室数量、客厅数量、卫生间数量、厨房数量、阳台数量、性别、居住地类型、受教育程度、是否与家人同住、吸烟情况、饮酒情况和是否患慢性疾病；所述连续变量包括住宅面积和年龄；

对所述分类变量进行卡方检验，得到与所述因变量偏离概率小于0.01的目标分类变量；所述目标分类变量包括卧室数量、客厅数量、卫生间数量、厨房数量、阳台数量、性别、居住地类型、受教育程度、是否与家人同住、吸烟情况、饮酒情况和是否患慢性疾病；

对所述连续变量进行t检验，得到与所述因变量偏离概率小于0.01的目标连续变量；所述目标连续变量包括住宅面积和年龄；

对所述目标分类变量和所述目标连续变量进行等比例风险假定检验，得到满足等比例风险假定条件的筛选变量；所述满足等比例风险假定条件的筛选变量包括住宅面积、卫生间数量、厨房数量、性别、居住地类型、受教育程度、饮酒情况、是否患慢性疾病和是否与家人同住；

对所述满足等比例风险假定条件的筛选变量进行共线性诊断，得到诊断后的目标筛选变量；所述诊断后的目标筛选变量包括住宅面积、卫生间数量、厨房数量、性别、居住地类型、受教育程度、饮酒情况、是否患慢性疾病和是否与家人同住；

将所述因变量和所述诊断后的目标筛选变量共同作为多因素Cox比例风险回归模型的输入变量。

4.根据权利要求3所述的适老型住宅空间布局自动生成方法，其特征在于，所述将所述输入变量分别全部输入所述分析抑郁状况影响风险的多因素Cox比例风险回归模型和所述分析自评健康状况影响风险的多因素Cox比例风险回归模型中，还得到影响老年人抑郁状况出现的因素和影响老年人自评健康状况的因素；所述影响老年人抑郁状况出现的因素包括住宅面积、卫生间数量、性别、居住地类型、受教育程度和是否患有慢性疾病；所述影响中老年人自评健康状况的因素包括卫生间数量、居住地类型、受教育程度、饮酒情况和是否患有慢性疾病。