為研究鄉(xiāng)村景觀資源并分析景觀問(wèn)題,提出基于層次分析法和人工智能技術(shù)的鄉(xiāng)村景觀設(shè)計(jì)效果評(píng)估方法。以門(mén)頭溝為例,通過(guò)層次分析法構(gòu)建鄉(xiāng)村景觀設(shè)計(jì)效果評(píng)估指標(biāo)體系并確定指標(biāo)權(quán)重,采用基于人工智能技術(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建鄉(xiāng)村景觀設(shè)計(jì)效果評(píng)估模型,從目標(biāo)層、項(xiàng)目層及指標(biāo)層三方面指標(biāo)評(píng)估鄉(xiāng)村景觀設(shè)計(jì)效果。結(jié)果表明:該方法可有效評(píng)估研究區(qū)鄉(xiāng)村景觀設(shè)計(jì)效果,其中指標(biāo)層評(píng)估值在0.4～0.64之間,綜合評(píng)估為優(yōu),目標(biāo)層的綜合評(píng)估分值是0.60,設(shè)計(jì)效果為優(yōu),項(xiàng)目層的承載力與吸引力綜合評(píng)估均較優(yōu),說(shuō)明研究區(qū)在開(kāi)展鄉(xiāng)村旅游方面潛力與條件充足;該方法誤差變化趨勢(shì)較為平穩(wěn),整體相對(duì)誤差低,說(shuō)明該方法具有較高的準(zhǔn)確性與理想性,可為鄉(xiāng)村景觀資源問(wèn)題的分析及設(shè)計(jì)效果評(píng)估奠定基礎(chǔ)。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

三種評(píng)估方法的相對(duì)誤差對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]蠡湖湖濱濕地景觀生態(tài)格局分析及適宜性評(píng)價(jià)研究[J]. 徐新洲,薛建輝.  西北林學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(03)
[2]基于層次分析法的多屬性灰決策方法及應(yīng)用[J]. 解銘.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2018(20)
[3]基于層次分析法的特色地域文化酒店建筑設(shè)計(jì)方案的比較研究[J]. 趙敏,牛曉軍,薛小杰.  四川建筑科學(xué)研究. 2017(06)
[4]基于層次分析法的時(shí)間同步裝置多源判決模型[J]. 汪鶴,相蓉,張道農(nóng),楊立波,李一鵬.  電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(03)
[5]西雙版納景觀格局時(shí)空變化及其生態(tài)效應(yīng)研究[J]. 劉佳麗,杜榮祥,溫馨,劉旭.  環(huán)境科學(xué)與管理. 2016(09)
[6]基于層次分析法的錫林郭勒草地景觀系統(tǒng)風(fēng)蝕危險(xiǎn)性分析[J]. 孫傳龍,張卓棟,邱倩倩,劉亮,王靜.  干旱區(qū)地理. 2016(05)
[7]北京市居民小區(qū)景觀林林內(nèi)景觀質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[J]. 孫姝亭,陳美諭,李蘋(píng),張艷芳,徐程揚(yáng).  西北林學(xué)院學(xué)報(bào). 2016(05)
[8]基于人工智能技術(shù)的建筑工程造價(jià)估算研究[J]. 徐彬彬.  湖南城市學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)
[9]基于人工智能技術(shù)的認(rèn)知光網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究[J]. 黃海清,李維民.  光通信技術(shù). 2016(05)
[10]層次分析法在巷道支護(hù)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究[J]. 聶軍委,韓立軍,孟慶彬,高杰,陳升,劉克響.  煤炭技術(shù). 2016(04)



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