基于深度学习的广场空间活力影响机制研究——以大连中心城区为例OA

广场是城市空间的重要组成部分,为城市居民提供了各类活动场所。本研究旨在探索城市广场空间活力及影响因素之间的关联,通过对广场自身属性、周边建成环境、经济社会环境、自然环境共4个维度的分析,构建了完整的量化指标体系。之后分别建立了基于MLP的深度学习模型和多元线性回归模型,并于测试集数据上进行了结果预测,预测结果表明MLP的数据拟合能力要强于线性模型。又对MLP模型和基于SHAP技术的特征进行了分析,并结合多元线性模型的权重值分开讨论了特征值与活力值在数据集全局和局部的复杂联系。研究结果表明,周边建成环境和社会经济属性对广场空间活力有显著的影响,其中人口密度和广场面积对活力有负面效应。研究为城市广场的规划设计和空间活力提升提供了新的思路和参考。