基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估方法

本发明公开了一种基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估方法，包括以下步骤：采集地下空间适宜性评价指标的三维数据；对所述三维数据进行归一化处理，获得归一化数据，通过改进的模糊综合评价法对归一化数据打标签；基于XGBoost模型构建初始适宜性评估模型，通过打上标签的归一化数据对所述初始适宜性评估模型进行训练，获得适宜性评估模型；通过所述适宜性评估模型进行城市地下空间适宜性分类。本发明将改进模糊层次综合评价法和改进的XGBoost模型相结合进行地下空间适宜性评估。通过改进的螳螂算法对XGBoost模型进行改进，能够避免传统XGBoost模型参数选取基有随机性难以获得最优组合参数的缺陷。