基于多元线性回归和神经网络回归的镇区商业用地配置方法

本发明公开了一种基于多元线性回归和神经网络回归的镇区商业用地配置方法，包括步骤如下：S1，从开源平台获取多源数据，按照行政区划单位及平台打分筛选出初步样本，根据聚类分析基准，选择相似样本组；S2，分别构建多元线性回归模型和神经网络回归模型，两者均用于分析城镇数据与商业用地规划之间的关系；S3，采用步骤S1获取的相似样本，分别对多元线性回归模型和神经网络回归模型进行训练优化，保存最佳模型；S4，将设计范围的数据输入训练完成的最佳模型，根据最佳模型得到预测结果；根据实际需求，形成具体的城市规划建议。本发明避免了单一分析方法带来的弊端，提升了镇区商业用地配置的分析效率和结论准确性。