Đây là bài dịch cho bài báo khóa học "Spatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering" của nhóm tác giả Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman Đây là bài dịch cho bài báo khóa học "Spatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering" của nhóm tác giả Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman Đây là bài dịch cho bài báo khóa học "Spatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering" của nhóm tác giả Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman Đây là bài dịch cho bài báo khóa học "Spatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering" của nhóm tác giả Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman Đây là bài dịch cho bài báo khóa học "Spatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering" của nhóm tác giả Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman Đây là bài dịch cho bài báo khóa học "Spatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering" của nhóm tác giả Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman
European Journal of Remote Sensing ISSN: (Print) (Online) Journal homepage: https://www.tandfonline.com/loi/tejr2 Hệ thống cấu trúc không gian sử dụng đất dọc theo tuyến đường sắt đô thị dựa phân nhóm khơng gian GIS Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman Trích dẫn từ báo: Yu Gao, Ying Zhang & Hedjar Alsulaiman (2021) Spatial structure system of land use along urban rail transit based on GIS spatial clustering, European Journal of Remote Sensing, 54:sup2, 438-445, DOI: 10.1080/22797254.2020.1801356 Liên kết đến báo: https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1801356 © 2020 The Author(s) Published by Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group Ngày xuất bản: 14 tháng 11 năm 2020 Gửi viết bạn đến tạo chí Tổng số lượt xem: 538 Xem báo liên quan Xem liệu chéo Trích dẫn viết: lượt xem trích dẫn viết Full Terms & Conditions of access and use can be found at https://www.tandfonline.com/action/journalInformation?journalCode=tejr20 PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC Tên Minh Tiến Thanh Tâm Công việc Introduction A survey of the Utilization of Geographic Information Đánh giá A A Minh Tien Đình Thơng Technology Based on Spatial Geographic Data Spatial data clustering technology based on GIS Optimization Method of Urban Traffic Space Along the A A Minh Vũ Line Based on GIS Spatial Clustering Calculation Results and Optimization Scheme, A Conclusions Tổng hợp, biên tập, chỉnh sửa word powerpoint: Cao Minh Tiến Tiến độ công việc: Tất hồn thành đầy đủ hạn Nhóm tự đánh giá: A JOURNAL OF REMOTE SENSING 2021 , VOL , 438–445 Hệ thống cấu trúc không gian sử dụng đất dọc theo tuyến đường sắt đô thị dựa phân nhóm khơng gian GIS Yu Gaoa, Ying Zhanga and Hedjar Alsulaimanb a School of Public Administration and Policy, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, Shandong, China; Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Saudi Arabia b TÓM TẮT Trong 30 năm đổi mở cửa vừa qua, mức độ đô thị hóa nước ta có bước tiến đáng kể, ngày có nhiều thị có điều kiện phát triển giao thông đường sắt Để giải vấn đề khác thị hóa gây tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực đô thị, báo này, ý nghĩa quy hoạch không gian thành phố lớn phân tích từ góc độ sử dụng khơng gian đất với giao thông đường sắt Dựa công nghệ khai thác phân cụm không gian GIS kết hợp với đặc trưng hệ thống thông tin địa lý, mơ hình tìm kiếm khai thác theo khơng gian GIS giải vấn đề khai thác sử dụng đất theo không gian đề xuất Sau đó, cách kết hợp thuật tốn phân cụm số quy tắc kết hợp, quy hoạch sử dụng đất dọc theo tuyến đường sắt đô thị tính tốn Trường hợp thực tế thực để thiết lập phần tử lưới với phương tiện đường sắt thuật toán phân cụm không gian GIS sử dụng để xác minh mô hình Kết cho thấy thuật tốn phân cụm khơng gian GIS xác minh tính tốn hiệu chương trình quy hoạch đất giao thơng đường sắt đô thị Đặt vấn đề Tốc độ đô thị hóa nước ta thu hút quan tâm toàn giới Tuy nhiên, với phát triển nhanh chóng vận tải đường sắt thị, tốc độ phát triển thị hóa lớn nhiều so với tốc độ xây dựng sở hạ tầng vận tải đường sắt đô thị, điều dẫn đến vấn đề bất đồng phát triển hai Các vấn đề đô thị phát triển thành phố lớn Trung Quốc ngày trở nên nghiêm trọng hơn, phát triển khoa học vận tải đường sắt trở thành vấn đề mà người phải đối mặt giải (KML & Jayasree, 2013) Vận tải đường sắt đô thị không liên quan đến quy hoạch mạng lưới giao thơng mà cịn liên quan đến việc sử dụng đất quy hoạch với vận tải đường sắt Do đó, quy hoạch đô thị xây dựng tuyến đường sắt trình lặp lặp lại xây dựng liên tục Nếu q trình xây dựng dự án khơng lên kế hoạch cẩn thận, việc quản lý vận tải đường sắt thực tốt(Li et al., 2015) Trong việc xây dựng vận tải đường sắt đô thị, vấn đề quan trọng phát triển tổng thể vận tải đường sắt, sau q trình phát triển tương quan Nhận thức định hướng phát triển đô thị định vị, nâng cấp đô thị vấn đề cần quan tâm tương lai, có tham gia việc tận dụng LỊCH SỬ BÀI VIẾT Nhận ngày tháng năm 2020 Sửa đổi ngày 12 tháng năm 2020 Được chấp nhận ngày 23 tháng năm 2020 KEYWORDS GIS; urban rail transit; clustering; spatial data mining không gian sử dụng đất dọc tuyến đường sắt Miễn đất dọc tuyến đường sắt sử dụng cách khoa học hợp lý, việc phát triển quy hoạch xây dựng tuyến đường sắt thực điều phối (Gao, JJ et al., 2014) Tóm lại, cải thiện việc sử dụng đất dọc theo tuyến đường sắt mục tiêu cuối phát triển Việc thu thập lưu trữ liệu thực cơng nghệ xử lý máy tính cách hiệu để giải vấn đề kiến thức công nghệ dựa thông tin Điều sự tăng trưởng liệu vượt xa khả phân tích người Cùng với đó, giá trị tiềm ẩn lượng thơng tin hữu ích tồn sở liệu, nhu cầu cấp thiết đặt liên quan đến kỹ thuật phương pháp khai thác liệu phân tích phân cụm để làm sử dụng giá trị thơng tin tiềm liệu (J Gao et al., 2013) Khai phá liệu không gian kỹ thuật giải vấn đề dựa tri thức Sau tra cứu lấy thơng tin hợp lệ sẵn có từ liệu cung cấp cho hệ thống thông tin định theo khơng gian, thu hiểu biết liệu cách xác Sau đó, sau hệ thống định theo không gian sở hữu thông tin, kiến thức liệu, thuật toán thiết kế sử dụng để tính tốn, nhằm giúp người hiểu thông tin hợp lệ liệu cách rõ ràng (Zulu LC cộng sự, 2014) EUROPEAN JOURNAL OF REMOTE SENSING 2021, VOL 54, NO S2, 438–445 https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1801356 Là hệ thống đưa định dựa trên tri dụng đầy đủ, số lượng lớn liệu khơng gian địa lý thức có từ liệu, công nghệ khai thác liệu không thu thập dạng liệu thông minh Phân tích gian sử dụng rộng rãi lĩnh vực GIS phân cụm liệu không gian sở công nghệ phân viễn thám GIS tảng để phân tích khơng gian tích truy vấn GIS Ở giai đoạn khám phá tri thức, hệ tính tốn liệu địa lý, phân tích xác phân thống GIS thông minh thiết lập hệ thống bố khơng gian hình thái (Kaundinya D P, et al., 2013) định GIS khơng gian phân tích cụm hình Các chức phân tích lưu trữ liệu GIS sử thành instance, Đại diện cho tập thuộc tính Mối quan hệ Khảo sát việc sử dụng Công nghệ thông tin địa lý khái niệm hình thức hình dựa Dữ liệu địa lý khơng gian thành thông qua mối quan hệ khái niệm biểu Khái niệm công nghệ phân chia lưới thức là: Cơ sở kỹ thuật thuật toán phân cụm không gian xác định phân chia lưới khái niệm, để làm cho sử dụng tốt Trong công thức, siêu khái niệm H Sau cơng thuật tốn để khai thác liệu Trong giấy, dựa việc tổng quát hóa việc tạo nút tiếng mở rộng mơ hình liệu không gian GIS khai thác bên ngoài, nút nội hàm hệ trước tập hợp thuật tốn phân tích phân cụm, phương pháp tính liên quan hệ nút, nghĩa nhiều đối toán quy tắc kết hợp không gian đề xuất Khái tượng chứa Các thuộc tính đối tượng niệm cách tiến tiến người nghiên cứu tiếp tục giảm, khái niệm hình cách diễn đạt ngơn ngữ, phân loại thành tảng thức tạo thành mạng tinh đơn vị ý thức hệ nội hàm phân nhóm hệ thống thể hồn chỉnh (Roth cộng sự, 2016) triết học (Siordia, 2013) Trong quan điểm ý nghĩa Các nguyên tắc khai thác liệu cần phải hoàn hệ thống triết học, khái niệm hình thức thành qua bước sau: bước công việc chuẩn thực khám phá xếp hiển thị vấn đề bị cho liệu không gian, bước thứ hai tạo biểu Trong câu chuyên nghiệp khái niệm hình mẫu kết nối, bước thứ ba xây dựng mạng khái niệm thức, nội hàm đặt tên tập thuộc tính bước thứ tư step phương pháp trích xuất quy tắc kết hợp đối tượng nghiên cứu, triết lý khái niệm đưa khơng gian Sau tính tốn khơng gian chuyển đổi vào hình ảnh hóa biểu vấn đề Khái niệm mạng liệu, hợp thuộc tính phi khơng gian đối liệu cốt lõi đặc trưng hình thức khái niệm, tượng đặc biệt thực đến lớp tham chiếu phản ánh mối tương quan hiệu đối tượng lớp liên quan, bảng kết nối vị từ không gian thuộc tính, cho thấy mối quan hệ đặc trưng tổng nghiên cứu sử dụng hình thành (J Gao cộng sự, quát khái niệm nghiên cứu chứng minh 2013) mức độ tương quan đặc tính khái niệm Bảng kết nối vị từ không gian biểu thức phương Quá trình khai thác liệu để tạo kiến thức chứa pháp biểu mẫu bảng liệu đạt không gian liệu trở thành công cụ sử dụng Việc hình tương quan liệu sau điều liên quan đến khơng thành khái niệm địi hỏi Hasse dia gram phải hình thành gian kiểu biểu thức liệu mô tả Nghiên cứu đặc điểm khái quát ngắn gọn quan hệ (A S cộng sự, phương pháp viết có khai thác quy tắc kết hợp 2013) Khi liệu hiển thị, mạng tinh thể khái niệm cấu trúc khái niệm mạng hình thành chuẩn bị cho phân tích liệu, việc áp dụng công dựa tảng quy Trong q trình hình thức cụ liệu dựa tri thức đạt mục tiêu sử mạng tinh thể khái niệm, sơ đồ Hasse hình thành dụng kiến thức kỹ thuật (Bermingham cộng sự, 2013) Theo thuật toán Định nghĩa khái niệm mạng tinh thể tổng quát hóa ý tạo quy tắc kết hợp thuật tốn bản, tự động hóa nội tưởng thành nút; sau đó, biểu thức hình thức hàm tạo thừa quy tắc kết hợp thông qua Đầu tiên khái niệm hình thành, gọi khái niệm hình tìm kiếm thường xuyên nút khái niệm để tóm tắt thức Khi khái niệm mạng tinh thể sử dụng cho tập không null Nếu liệu khai thác, khái niệm mạng tinh thể cần chuyển tập hợp chọn tập hợp nút đổi thành thức đối tượng (Gupta cộng sự, cha, tập hợp bị xóa Sau bước 2015) Giai đoạn khởi tạo định nghĩa kết hợp xử lý, tập hợp lại hàm ý nút ba yếu tố, số đó, Orep đại diện cho tập đối tượng thường xuyên, có tập khác true tập hợp con, sau tập hợp bị xóa Tập hợp sau giảm connota Phân tích phân cụm theo khơng gian phương pháp tion tạo hai quy tắc khác nhau, quy phân tích xử lý nhiều chiều, tìm vùng tắc quy tắc 100% quy tắc hoàn chỉnh, công khoảng cách không gian đo cho kích thước thức tính tốn là: khoảng cách khác thực đối sánh tương tự cho đối tượng không gian “cụm” (J Gao cộng sự, 2013) Trong công thức, FCis tập hợp nút khái niệm thường xuyên, f tập nội hàm thường xun nút Quy tắc tính tốn tập hợp tạo cách kết hợp nội hàm khái niệm sử dụng thường xuyên nút nén Một kiểu tự tin khác mức nhỏ Phân cụm khơng gian phần mở rộng phân tích cụm Q trình phân tích phân cụm tổng qt thể Hình Trong q trình sử dụng thuật tốn phân cụm báo này, tài liệu thường dùng dùng làm thuộc tính đặc trưng Và sau số từ thường xuyên định trích xuất, tọa độ hình ảnh 100% Biểu thức tính là: gắn nhãn để mơ tả điểm đặc trưng pixel hình ảnh Quy tắc đại diện cho hình thành nút khái niệm trình hai mối quan hệ cha mẹ với tương quan Phương pháp sử dụng để tạo thành quy tắc kết hợp với độ tin cậy thấp Hình hiển thị quy trình khai thác liệu quy tắc kết hợp khơng gian Qua kết hợp mơ hình khai thác khơng gian địa lý liệu thông tin, khai thác liên kết liệu hiệu quy tắc lấy Hình Trong số đó, tính tốn độ tương đồng cơng việc phân tích liệu phân cụm, định nghĩa cụm sở tính tốn độ tương đồng Hiện tại, loạt hàm đo độ tương đồng sử dụng để mô tả đo khoảng cách không gian hai đối tượng liệu (Gao, JJ Công nghệ phân nhóm liệu khơng gian dựa GIS et al., 2014) Mức độ khác biệt biến tỷ lệ khoảng khoảng cách liên tục Khoảng cách gần Phân tích phân cụm loại cách học sử dụng liệu điểm tương đồng tính tốn đối tượng lớn có giám sát “khơng thường xun”, sau đó, việc phân loại Trong số đó, phương pháp tính khoảng cách Euclidean mức độ giống thuộc tính thực theo thể sau: đặc điểm định Lĩnh vực nghiên cứu thiết kế mở rộng hơn, bao gồm khai thác liệu, thống kê, lĩnh vực thông tin sinh học, v.v (Sung cộng sự, 2014) Cơng nghệ phân tích phân cụm khơng gian ứng dụng rộng rãi sở liệu không gian Nó khơng khám Trong đó, đối tượng liệu đa chiều hai đối tượng phá cấu trúc phân tích phân cụm có ý nghĩa từ sở liệu Tổng số biến nhị phân đếm Các biến nhị phân có khơng gian mà cịn hồn thành cơng việc phân chia trọng số bảng giá trị nhị phân Bảng khu vực tương tự Có nhiều phương pháp tính tốn có sử dụng để mơ tả phản ánh trạng thái mà giá trị thể sử dụng Trong báo này, thuật toán phân cụm biến hai đối tượng xuất a đại diện cho số không gian ứng dụng GIS áp dụng để thực tính lượng thuộc tính mà giá trị đối tượng “1”, b đại tốn cụm vị trí địa lý tòa nhà với việc vận diện cho số lượng thuộc tính mà đối tượng “1” chuyển đường sắt đô thị (Zhu, 2014) “0”, c đại diện cho số lượng thuộc tính mà giá trị Hình Figure1 đối tượng "0" "1" Tổng a, b, c, d tổng số thuộc tính mẫu phân cụm vòng cung điểm đối tượng nghiên cứu điểm Sau bị ràng buộc số ràng buộc, cấu trúc mạng hình thành thơng qua kết nối điểm, Hình Bảng - Các giá trị biến số Đối tượng mô tả hệ thống thông tin địa lý đối tượng không gian Đối với đối tượng phân cụm, đối tượng Object i Object j Sum không gian mẫu khơng gian, xác a c a+c sử dụng điểm đường để thực mô tả (Zhao b d b+d cộng sự, 2014) Các điểm lớp sử dụng để mô tả sum a + b c + d a+b+c+d=m Giá trị biến nhị phân trường hợp đối điểm mẫu khơng gian, đó, thuộc xứng, giá trị biến đối tượng "1" "0", tương thấy thuộc tính khơng gian điểm mẫu phân đương có trọng số (Wang et al., 2013) Tại thời nhóm Khơng gian địa lý GIS thuộc tính cần mơ tả điểm này, cơng thức tính tốn mức độ khác biệt đối bao gồm dân số, giá đất số thuộc tính sở phi tượng là: khơng gian tính cần đảm bảo mối quan hệ định Bảng cho Tuy nhiên, trình xử lý thực tế, đối tượng nghiên cứu nhị phân không đối xứng (Chen, 2013) Cơng thức tính tốn mức độ khác biệt hai đối tượng nghiên cứu Trong thuật toán phân tích phân cụm sử dụng Hình báo này, thuật tốn phân cụm mật độ thơng qua, liệu thu thập trừu tượng hóa thành điểm liệu tính tốn phân cụm thực theo mật độ khu vực thu thập liệu Định nghĩa có điểm liệu p1, p2; , p1 = q; pn = pis Với , mật độ từ điểm liệu Bảng Thuộc tính mẫu phân nhóm FID Point Point Point Point Point Point Entrance Q0 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Land price P0 P1 P2 P3 P4 P5 Shape pi+1đến điểm liệu pi tính trực tiếp, sau đó, mật độ điểm liệu p q tính tốn Phương pháp tối ưu hóa khơng gian giao thơng Hình thị dọc tuyến đường sắt dựa phân nhóm khơng gian GIS Trong báo này, thành phố phía tây nam Trung Quốc chọn làm trường hợp sử dụng đất với vận tải đường sắt đô thị Bằng cách kết hợp cơng nghệ phân tích phân tích cụm khơng gian GIS phân tích, chiến lược quy hoạch định thực để sử dụng không gian với cảnh đường sắt thị Đầu tiên đưa tình hình thành phố Thành phố mục tiêu thủ phía tây nam Trung Quốc Địa hình chủ yếu dựa núi, đồi lưu Hình Theo hệ thống GIS có, cấu trúc liệu vectơ tính tốn mơ tả điểm, đường bề mặt thực thể không gian Trong tính tốn phân cụm khơng gian, thực thể khơng gian sử dụng điểm định để mô tả, sau đó, khu vực hình thành sau phân nhóm (Zhao cộng sự, 2014) GIS tóm tắt vực Vì thành phố phía tây nam Trung Quốc phía tây nam Trung thành phố trung tâm quanHình trọng Quốc, định vị thành phố du lịch sinh thái văn hóa quan trọng Tổng giá trị sản lượng thành phố năm gần khoảng 300 tỷ nhân dân tệ tốc độ tăng trưởng hàng năm khoảng 12%, tổng dân số khoảng 4,7 triệu người mức độ thị hóa đạt chung chướng ngại vật không gian chuyển đổi thành loạt lưới để tạo thành khu vực thay đổi liên tục Ảnh hưởng khu vực mật độ thấp cụm không gian tương tự ảnh hưởng chướng ngại vật thuật tốn phân cụm Do đó, chướng ngại 75% Là thủ đô trung tâm giao thông quan trọng vật không gian sau lên lưới chuyển thành khu vực thành phố công nghiệp du lịch quan trọng, với cải mật độ thấp, không gian hai chiều, vùng phân cụm thiện không ngừng mức sống người dân, tỷ lệ đô mật độ lưới tạo thành khu vực khơng nhảy vọt liên tục thị hóa ngày tăng liên tục Theo thống kê chưa đầy đủ, Ý nghĩa việc nối lưới chướng ngại vật tuyến năm gần đây, thị trường xe thành phố tính tạo thành mạng lưới hình thức giảm giá Ở tăng từ 300.000 lên triệu Hình cho thấy sơ đồ phân tích hai đầu đường cong, có điểm giao xu hướng tăng trưởng xe giới thành phố (X, Y) đường lề định đường cong Hiện nay, phương pháp xử lý vấn đề chướng ngại vật Giả sử S chiều dài lưới N số (số khơng gian hai chiều thuật tốn phân tích phân cụm nguyên), điều kiện sau thỏa mãn: chủ yếu chia thành loại chung loại đặc biệt Thuật toán chung áp dụng phương pháp xử lý trước để đối phó với chướng ngại vật không gian trước hoạt động Phương pháp đặc biệt bước xử lý thuật toán Sự phân chia phân cụm theo không gian cần giải vấn thực cho thuật toán phân cụm riêng lẻ thường đề phân chia lưới cản trở đa giác Đối với loại tích hợp với thuật toán phân cụm Trong báo này, chướng ngại đa giác nào, tất đỉnh lưới tìm phương pháp tính tốn CPDG sử dụng để hồn kiếm hình chữ nhật bên ngồi nhỏ nhất, tức thành vượt qua rào cản khơng gian thuật tốn phân hình thành chướng ngại đa giác Nguyên tắc xử lý lưới cụm Có thể khẳng định từ tài liệu có CPDG trình bày sau: (1) Giả sử đỉnh lưới hồn tồn giải vấn đề thuật tốn phân tích nằm đa giác, q trình xử lý khơng thực phân cụm dựa mật độ lưới (2) Giả sử đỉnh lưới nằm đa Trong ý tưởng thuật tốn phân cụm khơng gian dựa giác, khơng có q trình xử lý thực (3) mật độ lưới, lưới điện mật độ hai khái niệm quan Các đỉnh lưới nằm đa giác; sau đó, bốn đỉnh trọng Trong số đó, phận lưới điện đơn vị để liên kết chúng phân loại lưới chướng ngại vật, xử lý vấn đề Sau q trình phân bổ đối tượng, thuật tốn mật độ không Sau xác định nguyên lý phân cụm trực tiếp đối mặt với lưới, thay đối mặt trực chướng ngại lưới đa giác, quan hệ tôpô đa tiếp với đối tượng nghiên cứu Mật độ tiêu chuẩn giác không gian xác nhận Trong báo này, xử lý lưới điện Theo nghiên cứu đặc điểm môi phương pháp tập trung tia truyền thống sử dụng để trường địa lý, mức độ mật độ lưới điện đưa để tạo xác định mối quan hệ tôpô đỉnh lưới thành cụm đặc biệt Tuy nhiên, hai loại vấn đề sau chướng ngại vật đa giác Ý tưởng phương thường cần giải thuật toán phân cụm pháp phát tia ngẫu nhiên hai bên trái không gian: vấn đề hình thức chuyển đổi phải khơng gian tự do; đó, giao điểm đa giác nhận dạng sau không gian gặp trở ngại, vấn đề thứ bắt gặp giao điểm thứ hai gặp phải sau hai chướng ngại vật không gian biến đổi vượt vào bên trong, tiếp theo, rời khỏi đa giác Tuy nhiên, qua thuật tốn phân cụm có nhiều trường hợp đặc biệt, Hình Tia (a) Hình cắt với đỉnh đa giác, tia (b) Ở đây, CDPG sử dụng để giải hai vấn đề Hình khơng giao với đỉnh đa giác, mà không Sau lưới không gian, theo quan điểm hình thức thể tham gia vào tính tốn (c), (d) Hình trùng với khác chướng ngại vật cho đường bề mặt, biểu Hình cạnh đa giác bỏ qua ảnh hưởng cạnh Đối với điều khiển điểm đa giác, ví dụ phương pháp chướng ngại vật lưới không gian hai chiều Trong công thức, Ui cho biết hiệu sử dụng gửi hiển thị Hình đưa Bên trái chướng chế độ chuyến đi, Ti Ci cho biết thời gian phục vụ chi ngại vật tuyến tính độc lập bên phải chướng ngại phí, αi , β i , γ i tham số tính toán xác định, N cho biết vật đa giác Sau phân chia lưới chướng ngại vật số chế độ chuyến hồn thành, thuật tốn phân cụm bắt đầu cụm lại Quy hoạch đất đai sử dụng giao thông đường sắt bị hạn Trong CPDG, q trình thực thuật tốn lưới chướng chế chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố Trong trình ngại vật không gian hai chiều phần cốt lõi, liên quan đến lập kế hoạch, yếu tố luồng hành khách phải khu vực mật độ thấp liên tục chướng ngại vật xem xét việc sử dụng đất, yếu tố kinh tế, không gian nhận hạn chế trở ngại việc phân cụm người hoạt động điều kiện phân tích tồn khơng gian Bất kể phương pháp xử lý nào, phần diện Tại nhiều yếu tố khơng thể định lượng được, thiết cốt lõi thuật toán khơng thay đổi Và khác kế mạng thêm vào chương trình thiết kế biệt đối phó với vấn đề kết nối khu vực thuật xây dựng- điểm dừng vận chuyển đường sắt thị để thực tốn khơng gian phân tích định tính Quy hoạch đất giao thơng đường sắt chủ yếu dựa kinh nghiệm, quy hoạch đất đai kết hợp hiệu với kinh Kết tính tốn lược đồ tối ưu hóa Việc sử dụng đất dọc theo tuyến đường sắt đô thị chủ yếu dành cho hai nhiệm vụ Đầu tiên lập kế hoạch nhu cầu giao thông, khác dự báo nhu cầu đất xây dựng trung chuyển đường sắt đô thị Hai cơng trình áp dụng cho hệ thống GIS để thiết kế lập kế hoạch Trong so sánh- nghiên cứu phương pháp quy hoạch chung giao thông vận tải đất đai, bốn giai đoạn phương pháp dự báo nhu cầu nuôi Đầu tiên chia nhỏ quy hoạch đất đai theo với việc chuyển tuyến đường sắt đô thị vào số khu vực giao thơng dự đốn tất dự báo tất khu vực giao thông Chuyến phương pháp tạo bao gồm xác suất chuyến hồi quy phương pháp mơ hình Lập kế hoạch phương thức giao thông chuyến chia thành chế độ lưu lượng phân tán quận giao thơng để việc phân cơng mơ hình thực mạng lưu lượng Mơ hình khơng tổng hợp có chuyển giao không gian tốt, sử dụng tốt quy hoạch giao thơng thực tế Biểu thức tính tốn tỷ lệ chia sẻ mơ hình khơng tổng hợp không gian chế độ chuyển kết hợp hiển thị sau: nghiệm sau chuyển động phân tích định lượng tương lai Trên giao diện trực quan GIS, tuyến đường sắt lập kế hoạch sơ thơng qua ràng buộc khách quan số nguyên tắc số lưu lượng truy cập khởi tạo kế hoạch lập Phân tích định lượng hồn thành GIS Cuối cùng, thuật tốn phân cụm khơng gian sử dụng để đánh giá sơ đồ quy hoạch Giả sử hàm mục tiêu là: Trong cơng thức, C chi phí vận chuyển đường sắt đô thị, P số lượng dân số bao phủ với giao thông, OD lượng phân bố đất giao thông, a , b c số tính tốn Theo tình hình sử dụng đất dọc tuyến đường sắt đô thị GIS, khu vực đối tượng dự đoán đưa chia thành số khu vực điều hành giao thơng, nữa, dự đốn nhu cầu thực cho khu quy hoạch giao thông dự báo Giai đoạn lưu lượng vận chuyển chuyến số kinh tế quy hoạch đất đai Theo mơ hình ảnh hưởng nhiều yếu tố, dựa giao thông đường sắt thị GIS sở, hình thực thể không gian tiêu chuẩn khu vực giao Hình thơng thiết lập Thơng tin thuộc tính cần thiết lập nhu tuyến đường sắt dọc theo dòng, để giảm bớt tắc nghẽn giao cầu liệu Sau đó, theo số kinh tế với việc thông gây phát triển thị hóa nhiều vận chuyển đường sắt đô thị, mối quan hệ đất diện tốt Trong báo này, chiến lược đất tối ưu tích sử dụng, dân số hạng mục sử dụng đất xác lập hóa sử dụng dọc theo phương tiện giao thơng đường sắt Ngồi ra, khu vực giao thơng sử dụng làm đối đề xuất Thứ nhất, khai thác liệu không gian địa tượng nghiên cứu phân tích trường hợp biểu đồ lý hệ thống thông tin (GIS) thảo luận sâu sắc, khu vực giao thông với truy vấn đầu vào xây đó, hy vọng chuyển đổi quy trình giao dịch - liệu loại dựng dựa thơng tin thuộc tính liên quan kết hợp đơn thành liệu không gian thông qua biến truy vấn GIS đổi Sau đó, liệu khả thi khai thác GIS công nghệ xử lý Mơ hình trọng lực nhúng vào khơng gian thuật tốn phân cụm khơng gian phương pháp đề xuất Sau phân cụm cho thuật tốn phân nhóm khơng gian kết hợp với thơng tin địa lý khai thác liệu không đạt dự đốn phân phối lưu lượng mơ hình trọng gian GIS hệ thống, thuật tốn phân cụm khơng gian lực, sau kế hoạch sử dụng đất dọc theo tuyến mô pler, vấn đề thông tin địa lý phân tích hệ đường sắt thị làm rõ Giả sử lưu lượng thống đơn giản Đang lấy thành phố thủ phủ giao thông khu vực giao thông i khu vực giao tỉnh tây nam Trung Quốc ví dụ, ảnh hưởng thơng j tỷ lệ thuận với lượng lưu lượng truy cập thu hút phân nhóm khơng gian GIS nhịp độ sử dụng cấu đất tỷ lệ nghịch đến khoảng cách đến khu dân cư Do đó, cơng đai dọc theo đô thị vận chuyển đường sắt thảo luận thức tính tốn giao thơng cho việc sử dụng đất dọc theo cách kết hợp GIS công nghệ phân tích phân cụm phương tiện giao thơng đường sắt đô thị là: không gian đề xuất trongbài báo tích hợp quy hoạch sử dụng đất chiến lược với thời gian vận chuyển đường sắt đô thị Kết mô cho thấy Trong công thức, tij lượng phân phối lưu lượng truy thuật tốn phân nhóm GIS đề xuất báo cập diện tích, cho biết số lượng sản xuất khu vực giao có tác dụng tốt sử dụng không gian đất với đường thông, số lượng giao thông thu hút khu vực giao sắt thị chuyển tuyến thành phố lõi, đạt thông j, hệ số trở kháng di chuyển khu vực giao kết tốt kết cung cấp liệu lý thuyết tuyệt thông vời cho chiến lược sử dụng đất tuyến đường sắt đô thị Bảng Kết hội tụ thuật toán phân cụm O/D Ước lượng 23.2 15.1 16.7 Ước lượng thứ hai 10.3 6.7 7.4 Tổng 10.8 15.4 16.5 11.7 16.1 27.6 45.6 46.5 60.5 4.7 6.5 6.7 5.1 6.4 11.2 20.0 19.8 25.3 Thơng qua thuật tốn phân cụm khơng gian GIS, đất mơ hình sử dụng tuyến quy hoạch đường sắt thị tính tốn Sau đó, ước lượng ước lượng thứ hai mô thuật tốn phân cụm khơng gian xác định cách nhập hệ thống tính tốn kết hợp với khoảng cách lưu thông trọng lực giao thông trung tâm GIS, Bảng Kết luận Với phát triển thị hóa Trung Quốc, cấu trúc khơng gian cấu trúc chức có tác động sâu rộng đến phát triển đô thị vận chuyển đường sắt Trung Quốc cấp bách phải phát triển quy hoạch khu đất để xây dựng Tài liệu tham khảo A S, E.-H., Hannachi, A., Al-Ahmadi, M., et al (2013) location and capacity planning of distributed biomass Groundwater Quality Zonation Assessment using GIS, power generation facilities: A case study of Tumkur EOFs and Hierarchical Clustering Water Resources district, India Energy, 52(2), 77–88 Management, 27(7), 2465–2481 https://doi.org/10.1007/ L C, Z., Kalipeni, E., & Johannes, E (2014) Analyzing s11269-013-0297-0 spatial clustering and the spatiotemporal nature and Bermingham, P., Hernandez, T., & Clarke, I (2013) trends of HIV/AIDS prevalence using GIS: The case of Network Planning and Retail Store Segmentation: Malawi, 1994-2010 Bmc Infectious Diseases, 14(1), 285 A Spatial Clustering Approach International Journal of https://doi.org/10.1186/1471-2334-14-285 Applied Geospatial Research, 4(1), 67–79 https://doi.org/ Li, B., Wang, F., & Ming, Z (2015) Application of 10.4018/jagr.2013010105 Geographic Information System (GIS) in Urban Rail Chen, S P (2013) Urban Rail Transit Network Transit Construction Safety and Operation Monitoring Accessibility Applied Mechanics & Materials, 743(66), 692–697 Measure and Spatial Characteristics Analysis: A Case https:// Study of Guangzhou Geography and Geo-Information doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.743.692 Science, 29(3), 109–113 Roth, D., Otterstatter, M., Wong, J., Cook, V., Johnston, Gao, J., P R, X., F Z, X., et al (2013) Spatial clustering J., analysis of Budd-Chiari syndrome in Heze City of & Mak, S (2016) Identification of spatial and cohort Shandong Province Chinese Journal of Endemiology, 32 clustering of tuberculosis using surveillance data from (6), 632–635 British Columbia, Canada, 1990-2013 Social Science & Gao, T., Huang, J J., Zhou, H., & Zhan, Y J (2014) Medicine, 168(pp), 214–222 https://doi.org/10.1016/j Prediction of Land-Use Change along the Urban Rail socscimed.2016.06.047 Transit Based on Markov Model Applied Mechanics & Sathishkumar, V E., Lee, M., Lim, J., Kim, Y., Shin, C., Materials, 556-562(pp), 894–898 Park, J., & Cho, Y (2020) An Energy Consumption Gao, T., J J, H., Zhou, H., & Zhan, Y J (2014) Prediction Prediction Model for Smart Factory Using Data Mining of Algorithms KIPS Transactions on Software and Data Land-Use Change along the Urban Rail Transit Based on Engineering, 9(5), 153–160 Markov Model Applied Mechanics & Materials, 556-562 Siordia, C (2013) Benefits of small area measurements: (pp), 894–898 A spatial clustering analysis on medicare beneficiaries in Gupta, I., Kumar, A., Singh, C., & Kumar, R (2015) the USA Human Geographies, 7(1), 53–59 Detection and Mapping of Water Quality Variation in Sung, H., Choi, K., Lee, S., & Cheon, S (2014) the Godavari River Using Water Quality Index, Exploring the Clustering and GIS Techniques Journal of Geographic impacts of land use by service coverage and station-level Information System, 7(2), 71–84 https://doi.org/10 accessibility on rail transit ridership Journal of Transport 4236/jgis.2015.72007 Geography, 36(2), 134–140 https://doi.org/10.1016/j K M L, R., & Jayasree, K (2013) Spatial planning of jtrangeo.2014.03.013 hierarchical road network using GIS based SDSS and K- Ve S, C (2020, February) A rule-based model for Seoul means Bike clustering technique In Indian Highways (pp 41) sharing demand prediction using weather data European Kaundinya, D P., Balachandra, P., Ravindranath, N H., & Journal of Remote Sensing, 14, 1–8 Ashok, V (2013a) A GIS (geographical information VE, S., & Cho, Y (2020) Season wise bike sharing system)-based spatial data mining approach for optimal demand location and capacity planning of distributed biomass analysis using random forest algorithm In power generation facilities: A case study of Tumkur Computational Intelligence district, India Energy, 52(2), 77–88 Wang, H., Zhang, T., Peng, J., & DONG, Q (2013) Kaundinya, D P., Balachandra, P., Ravindranath, N H., & Fuzzy Ashok, V (2013b) A GIS (geographical information C-means Clustering for GIS Data Based on Spatial system)-based spatial data mining approach for optimal Weighted Distance Journal of Geo-Information Science, 15(6), 854 https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2013.00854 of Selected Topics in Applied Earth Observations & Zhao, F., Fan, J., & Liu, H (2014) Optimal-selection- Remote based Sensing, 7(4), 1235–1248 https://doi.org/10.1109/ suppressed fuzzy c-means clustering algorithm with JSTARS.2014.2303634 self-tuning non local spatial information for image Zhu, Z L (2014) Study on the Relationship between the segmentation Expert Systems with Applications, 41(9), Development of Rail Transit and the Evolution of Urban 4083–4093 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.01.003 Spatial Structure: Taking Guangzhou as an Example Zhong, Y., Ma, A., & Zhang, L (2014) An Adaptive Applied Mechanics & Materials, 641-642(pp), 736–740 Memetic Fuzzy Clustering Algorithm With Spatial https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.641- Information for Remote Sensing Imagery IEEE Journal 642.736 ... Along the A A Minh Vũ Line Based on GIS Spatial Clustering Calculation Results and Optimization Scheme, A Conclusions Tổng hợp, biên tập, chỉnh sửa word powerpoint: Cao Minh Tiến Tiến độ công...Tên Minh Tiến Thanh Tâm Công việc Introduction A survey of the Utilization of Geographic Information Đánh giá A A Minh Tien Đình Thơng Technology Based on... tiện đường sắt thuật tốn phân cụm khơng gian GIS sử dụng để xác minh mơ hình Kết cho thấy thuật tốn phân cụm khơng gian GIS xác minh tính tốn hiệu chương trình quy hoạch đất giao thơng đường sắt