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公共空间品质的经济效益测度与城市设计导控:基于多源数据与机器学习
文献摘要：
在整体建成环境步入精细化发展的阶段,城市品质提升效益的量化需求日益显著.本文运用多源城市数据拓展经典的Hedonic特征价格模型,分析空间品质各要素对房屋价格的影响权重,并进一步通过机器学习模型明确各品质要素提升的有效范围,便于更精准的城市设计导控.本研究通过空间品质相关变量经济效益的研究,突破了传统城市设计理论偏重于空间美学与社会效益的评价标准,使经济效益成为城市设计评价的新方向,是面向设计科学新范式的有益尝试.
文献关键词：
公共空间;经济效益;城市数据;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
叶宇;黄镕
作者机构：
同济大学建筑与城市规划学院;香港科技大学
文献出处：
引用格式：
[1]叶宇;黄镕-.公共空间品质的经济效益测度与城市设计导控:基于多源数据与机器学习)[J].世界建筑,2022(11):22-23
A类：
B类：
公共空间品质,城市设计,设计导控,多源数据,建成环境,精细化发展,城市品质提升,提升效益,城市数据,Hedonic,特征价格模型,影响权重,机器学习模型,传统城市,设计理论,偏重于,空间美学,设计评价,面向设计,设计科学,新范式
AB值：
0.385181
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