[发明专利]一种基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法及系统

权利要求书

1.一种基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法，其特征在于，所述Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法包括如下步骤：

S1、通过产业园区厂房、办公楼等建筑载体特征数据构建建筑画像多维度特征集；

S2、从步骤S1中量化抽取企业画像、企业需求特征形成企业需求特征集；

S3、基于企业历史选址通过智能匹配模块匹配产业园区建筑案例，基于ModelAts AI开发平台构建机器学习网络，进行训练；

通过ModelAts AI开发平台构建机器学习网络将已有企业入住产业园区案例预先学习入住规则；

S4、将步骤S1中的建筑画像多维度特征集导入机器学习网络，结合步骤S2中企业需求特征集，通过智能匹配模块匹配出产业园区内适配的建筑；

智能匹配模块基于建筑画像和企业对建筑的需求画像通过改造后的灰色关联分析-Topsis算法进行智能匹配；

S5、将步骤S4中匹配出适配的建筑通过Unity3D可视化展示模块动态可视化呈现，执行数字化、虚拟化招商。

2.根据权利要求1所述的一种基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法，其特征在于，其中所述基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法还包括以下步骤：输入建筑载体评价对象，对建筑载体评价对象量化指标数量，通过机器学习案例输出规则对建筑载体评价对象的量化指标数据进行数据处理，应用基于最小偏差原则构建AHP-熵权组合法组合赋权赋权评价模型，将AHP-熵权组合法组合赋权的结果应用到改进灰色关联分析-Topsis算法的评价模型中进行计算，对评价结果进行分析，输出最优招商策略和建议。

3.根据权利要求2所述的一种基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法，其特征在于：其中所述基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法还包括以下步骤：AHP层次分析法+熵权法组合赋权进行指标权重计算；灰色关联分析-Topsis法计算建筑载体适配的贴近度；以及通过Unity3D可视化展示模块动态可视化呈现产业园区内适配的建筑。

4.根据权利要求3所述的一种基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法，其特征在于：其中所述基于Unity3D可视化招商空间载体智能匹配方法还包括以下步骤：通过AHP层次分析法计算评价指标权重；

所述通过AHP层次分析法计算评价指标权重的步骤包括：

步骤1.1：建立递阶层次结构，递阶层次结构包括目标层、准则层和指标层，使用智能匹配模块将组合赋权评价模型中的一级指标作为目标层，二级指标作为准则层，三级指标作为指标层；

步骤1.2：采用三度指标法进行标度，构造反映各个指标相对重要性的比较矩阵A，

其中，aij表示第i个指标相对第j个指标的重要性，n是比较矩阵的阶数；

aij＝0，第j个指标比第i个指标重要；

aij＝1，第i个指标比第j个指标同等重要；

aij＝2，第i个指标比第j个指标重要；

步骤1.3：计算排序指数hi；

求出步骤1.2中第i个指标与其他指标的比较结果并分别求和，即可得到排序指数，排序指数用hi表示，

步骤1.4：构造判断矩阵B；

根据计算出的排序指数hi构造判断矩阵B，判断矩阵B中的元素bij通过下面公式求得：

其中:

h_max＝max(h_i)，h_min＝min(h_i)，

步骤1.5：求步骤1.4中判断矩阵B的拟优矩阵B’；

设判断矩阵B的拟优矩阵为B’，则B’内的元素bij’通过下面公式求得：首先计算出Cij，

将Cij带入下面公式求得bij’，

其中Cij构成的矩阵为最优传递矩阵C；

步骤1.6：求解拟优矩阵B’的最大特征值及其对应的特征向量，归一化处理得到各个指标的权重值。