一种机器学习增强的城市综合活力评价方法及系统

本发明公开了一种机器学习增强的城市综合活力评价方法及系统，包括如下步骤：步骤一、基础数据库建构，步骤二、综合活力评价指标体系建构，步骤三、评价模型建构与多模型比较，步骤四、活力的空间分布特征分析，步骤五、活力促进导向的空间更新建议；本发明利用多源地理大数据，提出了更为全面的综合活力评价指标体系，并运用机器学习组合模型增强了城市综合活力评价，优化提升了综合活力指数，并通过局域空间自相关分析明晰了活力分布特征，可解决现有技术中存在的评价指标不全面、评价方法待提升、评价精准度需增强、城市内部活力分布结构待深入挖掘的问题，有利于为活力促进导向下的更新规划提供科学依据与参考。