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使用AI查找健康社区设计准则:使用机器学习对CDC的健康数据和OpenStreetMap的POI数据进行分析,以找到健康社区的设...
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2021-02-26
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用AI查找健康的社区设计标准 通过机器学习对CDC的健康数据和OpenStreetMap的POI数据进行分析,以找到健康社区的设计标准。 主要思想是获取不同类别的POI数据的数量,并将它们与CDC的运行状况评估数据进行空间合并。 该项目的第一步是功能选择。 我们已经测试了52种功能,这些条件来自食品,健康,交通,社区,休闲,旅游,建筑和加利福尼亚地区的自然环境。 运行PCA之后,我们发现其中的12个功能对版本的影响更大。 第二步是使用所选特征和健康数据进行回归。 使用各种回归模型,我们可以获得非常好的准确性。 第三步是在更大的数据集上测试模型。 我们使用美国500个人口最多的城市的CDC健康数据来测试我们的功能选择。 希望我们会得到比较小数据更好的结果。 这仍在进行中。 最后一步是使用这种方法来预测世界其他城市的健康状况,并提供数据支持的城市规划建议。
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Finding-Healthy-Community-Design-Criteria-with-AI-main.zip (5个子文件)
Finding-Healthy-Community-Design-Criteria-with-AI-main
2_17_Combine_all.ipynb 137KB
2_7_Query_OSM_data.ipynb 688KB
2_7_ANN__combine.ipynb 92KB
02_21_ANN__combine_PCA_adjusted.ipynb 237KB
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