典型文献
基于排序学习的城市设施选址方法
文献摘要：
提出一种采用排序学习技术解决城市设施选址问题的方法,并引入人类移动性特征提升选址的质量.首先对人类移动行为进行特征提取与分析,使用双流自编码器融合人类移动性特征与其他特征,提取表征向量;然后基于候选集的表征向量与排序学习网络进行地块排序;最后,基于真实的多源数据集进行实验,结果验证了本文提出的排序学习选址方法的有效性.
文献关键词：
排序网络;人类移动性;多源数据;神经网络;选址方法
中图分类号：
作者姓名：
韩文军;张亚平;陈红;陈丹;孙婉婷;赵斌
作者机构：
国家电网经济技术研究院有限公司,北京 102209;江苏省电力有限公司经济技术研究院,南京 210008;南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院,南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]韩文军;张亚平;陈红;陈丹;孙婉婷;赵斌-.基于排序学习的城市设施选址方法)[J].数据采集与处理,2022(03):609-620
A类：
人类移动性,移动性特征
B类：
排序学习,城市设施,设施选址,选址方法,学习技术,选址问题,双流,自编码器,提取表征,选集,学习网络,地块,多源数据,排序网络
AB值：
0.267085
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
