摘要
本公开涉及城市高密度环境下社区卫生服务中心选址方法及其系统,包括:获取城市高密度环境下目标区域的数据,构成第一样本数据集;整理第一样本数据集得到第二样本数据集;根据第二样本数据集得到社区卫生服务中心选址相关指标,进一步得到第三样本数据集;对第三样本数据集采样得到第四样本数据集,通过参数调优和特征组合择优,得到社区卫生服务中心选址模型;并将第三样本数据集的特征值数据集输入所述模型得到备选点,使用最大覆盖模型确定可覆盖最多需求点的服务中心选址点集合。本公开方法可有效提高卫生服务中心的选址准确性和服务覆盖率。
技术关键词
社区卫生服务中心
选址模型
机器学习算法
样本
指标
归一化植被指数
手机信令数据
最佳特征
建筑单元
夜间灯光数据
选址方法
高密度
最佳参数组合
兴趣点
特征选择
城市道路
蒙特卡洛
医院
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覆盖率
策略
位置更新
无人机集群协同
拉丁超立方抽样
指标
神经网络模型
快速检测方法
光热
人工智能模型
甲烷
机器学习模型
智能检测方法
训练样本集
协方差矩阵