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北京典型行业微区位选址比较研究——以北京企业管理服务业和汽车制造业为例 总被引:5,自引:2,他引:3
以微观企业数据为基础,采用核密度空间平滑和条件逻辑选择模型等方法,重点关注企业在城市内部微观尺度下的区位选择,并对北京典型现代服务业和制造业区位选择的差异进行对比分析。结果表明:① 北京中小型制造企业倾向于在集聚区分布,符合马歇尔式产业集群的特征,而服务业则是大型企业更倾向于集中布局;② 尽管微观尺度下多样化和上下游产业链对现代服务业和制造业依然有重要影响,但是与宏观尺度下不同的是对于现代服务业来说过度多样化并不利于其发展,对于制造业来说区域专业化劳动力规模而非专业化程度更为重要;③ 政府对地铁等公共设施布局选址将对现代服务业的微观区位产生重要影响。 相似文献
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基于POI数据的郑州市文化设施的区位布局特征与影响因素研究 总被引:12,自引:6,他引:6
以服务于居民的文化设施兴趣点为研究对象,采用标准差椭圆、核密度分析等方法,定量分析了2007年和2017年郑州市文化设施空间格局的演变,并从宏观的空间形态和微观的集聚中心2个方面对比分析了博物馆、图书馆、文化馆、美术馆、影剧院5类文化设施的区位布局特征;利用地理探测器,基于大规模实地调研数据引入居民行为因素探究对文化设施空间形态的影响,并针对郑州市文化设施规划发展的方向提出相关建议。研究表明:① 10 a来郑州市文化设施增长迅猛,由传统文化形式占优势转变为审美艺术和休闲文化占优势;② 不同类文化设施朝着均衡的方向发展;各类文化设施的集聚特征与其自身特点和城市实际发展情况相关。③ 居民可支配时间、消费习惯、居民文化水平等居民群体因素对文化设施分布的影响是不可忽视的,且不同因素对不同类文化设施的影响大小有较大差别。针对郑州市文化设施规划发展方向的建议:① 加强市区东北部和东南部文化设施建设;② 多注重审美艺术和休闲文化类设施的建设,迎合居民逐渐转变的精神与价值观趋向;③ 尝试文化设施的综合性布局和多用途开发;④ 在城市规划实践中综合考量不同居民群体对文化设施的需求程度和类型。 相似文献
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915.
916.
旅游集散地规划的地计算模型及案例 总被引:13,自引:1,他引:12
从地计算的角度出发,分析了地计算在旅游集散地规划中的问题,以江西上饶为例,运用可计算模型对旅游地域系统规划中的旅游中心集散地选择问题,旅游服务设施区位以及宾馆床位数的最优化问题进行了研究。这些问题的共同特征是它们是区域规划性质的、地理学的,而不是建筑学的景点景观设计。研究发现,地计算对于提高规划水平,是有效的,同时表明一般的空间分析问题,可以建立可计算模型。所有模型采用Visual Basic6.0(VB)编写程序实现计算,程序中调用了GIS软件中的MapObjects2.0控件实现地理显示、分析功能。这一工作显示VB与GIS软件结合,可以获取强大的空间分析功能。 相似文献
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918.
Xiaoguo Guan Hongzhou Chai Guorui Xiao Zhenqiang Du Wenlong Qi Xueping Wang 《海洋学报(英文版)》2022,41(2):166-179
This study analyzes the signal quality and the accuracy of BeiDou 3 rd generation Satellite Navigation System(BDS3) Precise Point Positioning(PPP) in the Arctic Ocean. Assessment of signal quality of BDS3 includes signal to noise ratio(SNR), multipath(MP), dilution of precision(DOP), and code-minus-carrier combination(CC). The results show that, 5 to 13 satellites are visible at any time in the Arctic Ocean area as of September 2018, which are sufficient for positioning. In the mid-latitude ocea... 相似文献
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社交用户的文本具有地理差异性,并且社交关系密切的用户之间居住位置更近,因而文本和社交网络均可用于推断用户常驻位置。现有基于文本和社交网络的用户常驻位置预测方法对文本的位置指示性特征挖掘不充分,而用户文本中地名等位置指示信息却提供了最有用的位置信号。因此,本文提出一种基于地理命名实体识别(GER)和图卷积神经网络(GCN)的社交用户位置预测方法。首先,通过地理命名实体识别方法对用户文本进行过滤以凸显位置指示性特征;其次,基于提及关系和关注与被关注关系抽取社交网络;再次,结合社交网络和用户文本内容,采用基于图卷积神经网络的方法进行用户常驻位置预测;最后,将GER-GCN与GCN以及最新研究成果进行比较,并探究该模型的小样本学习能力及其影响因素。基于Geotext数据集和2个微博数据集的实验表明:① GER文本过滤方法可显著提升用户位置预测精度;② 在所有实验中,GER-GCN的预测精度最高,并在基准数据集GeoText上比最新研究成果提升1%~2%;③ 在最小监督的现实场景中,本文印证了GER-GCN模型的小样本学习能力,并发现社交网络质量对其小样本学习能力起到决定性作用。实验结果验证了GER-GCN方法的先进性,且该方法符合社交媒体现实场景的应用需求。 相似文献
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