Детальная информация

Название: Параметрическая кластеризация городов: выпускная квалификационная работа магистра: направление 07.04.04 «Градостроительство» ; образовательная программа 07.04.04_01 «Информационное моделирование и кадастровый учет объектов градостроительства»
Авторы: Муромцева Наталия Сергеевна
Научный руководитель: Симанкина Татьяна Леонидовна
Другие авторы: Киреева Татьяна Викторовна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Инженерно-строительный институт
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: функциональное зонирование; кластеризация; градообразующая функция; функциональное назначение; нейросетевое моделирование; самоорганизующиеся карты (SOM); functional zoning; clustering; city-forming function; functional appointment; neural network modeling; self-organizing maps (SOM)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 07.04.04
Группа специальностей ФГОС: 070000 - Архитектура
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-3487
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена разработке методики кластеризации городов Российской Федерации для определения их функционального назначения (градообразующей функции). Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Анализ функционального назначения городских территорий и обзор нормативно-правовой документации в сфере градостроительства; 2) Анализ зарубежного и отечественного опыта функционального зонирования и кластеризации в градостроительстве; 3) Выбор параметров для разрабатываемой методики кластеризации городов; 4) Оценка практической применимости разработанной методики кластеризации городов. В работе использовался программный комплекс Deductor, основанный на применении алгоритмов нейросетевого моделирования. Способом визуализации и обобщения полученных данных послужили самоорганизующиеся карты Кохонена (SOM). Кластеризация городов была проведена в 4 вариантах: 1) Методом расчета среднего арифметического на основе данных о ВРП; 2) Методом параметрической кластеризации на основе данных о ВРП; 3) Методом расчета среднего арифметического на основе данных о функциональном зонировании; 4) Методом параметрической кластеризации на основе данных о функциональном зонировании. В качестве основной и наиболее достоверной была выбрана методика параметрической кластеризации городов на основе данных о ВРП. В результате была проведена кластеризация 42 городов Российской Федерации и определены кластеры городов по их функциональному назначению. На основании полученных данных был создан единый классификатор городов Российской Федерации по их градообразующим функциям.

This work is devoted to the development of clustering methods for cities of the Russian Federation to determine their functional purpose (city-forming function). The research set the following goals: 1) Analysis of the functional purpose of urban areas and a review of regulatory documents in the urban development; 2) Analysis of foreign and domestic experience of functional zoning and clustering in urban planning; 3) The choice of parameters for the developed methodology for clustering cities; 4) Assessment of the practical applicability of the developed methodology for clustering cities. The work was fulfilled on the Deductor software package, based on the use of neural network modeling algorithms. Self-organizing maps of Kohonen (SOM) served as a way to visualize and summarize the data. Clustering of cities was carried out in 4 options: 1) The method of calculating the arithmetic mean based on GRP data; 2) The parametric clustering method based on GRP data; 3) The method of calculating the arithmetic mean based on functional zoning data; 4) The method of parametric clustering based on functional zoning data. The methodology of parametric clustering of cities based on GRP data was chosen as the main and most reliable. As a result, 42 cities of the Russian Federation were clustered and clusters of cities were identified by their functional purpose. Based on the data obtained, a unified classifier of cities of the Russian Federation was created by their city-forming functions.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 18
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика