摘要
摘要：本文提出了一种基于机器学习的地理信息系统数据自动化建模方法。该方法结合了深度学习和传统机器学习技术，以解决地理信息系统数据建模中的复杂性和多样性问题。研究首先对现有的地理信息系统数据自动化建模方法进行了全面的文献综述，分析了当前方法的优缺点。在此基础上，本文提出了一种新的建模框架，该框架包括数据预处理、特征工程和模型训练优化三个主要步骤。在数据预处理阶段，采用了高效的数据清洗和标准化技术，以提高数据质量。特征工程阶段引入了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)来提取空间和时间特征，同时使用主成分分析(PCA)进行降维。模型训练与优化阶段采用了集成学习方法，结合随机森林、梯度提升决策树(GBDT)和支持向量机(SVM)等算法，并通过贝叶斯优化调整超参数。实验结果表明，该方法在多个地理信息系统数据集上均取得了优异的性能，相比传统方法在准确性和效率方面都有显著提升。本研究为地理信息系统数据的自动化建模提供了一种新的思路，对于提高地理信息系统的智能化水平具有重要意义。
出版日期
2024年07月09日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
