基于自组织神经网络的城市功能分区研究

城市功能分区是指运用有关模型和方法,使城市空间形成明确的功能单元和有序的空间结构,空间聚类是城市功能分区的一种常用方法。基于自组织映射神经网络,该文提出了一种组合式的城市功能区聚类方法,根据位置-属性一体化思想,综合考虑了影响城市功能分区的位置数据和属性信息,对城市功能区进行空间聚类计算。该方法挖掘了空间位置数据和属性信息中隐含的空间聚集信息,保证了城市功能分区结果的可靠性。实例分析表明,该方法的聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据。