基于GBDT的成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間化

摘要： 針對目前GDP空間化存在的精度偏低、運算復(fù)雜等問題，提出了一種基于機器學習算法的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間化方法。文章以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈為研究區(qū)域，將各區(qū)縣產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值空間化為1 km×1 km的精度，利用GBDT和RF算法，基于多源數(shù)據(jù)，對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進行預(yù)測。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：預(yù)測模型的決定系數(shù)可以達到0.91;GBDT模型性能表現(xiàn)優(yōu)于RF模型；成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)高值區(qū)集中在烏江、涪江、... （共9頁）