基于PCA-SOM的深圳产业空间结构

发布时间：2018-04-03 22:15

  本文选题：城市结构　切入点：产业功能　出处：《地理研究》2014年09期

【摘要】：利用深圳市企业空间分布数据,以街道为基本空间单元,运用主成分分析提取因子达到产业变量降维和抽象目的,在此基础上构建SOM神经网络进行聚类分析,通过PCA-SOM耦合模型实现了对城市内部产业空间分类和结构描述。研究表明:街道的产业功能可以通过提取各产业企业分布数据的主成分因子来表征;PCA-SOM耦合模型将深圳产业空间划分为六种类型区,分类结果与实际吻合;深圳城市产业结构存在空间分异,有别于传统城市的同心环形模式,深圳城市中心区位于地理空间的底部,以集聚型现代服务业为中心、整体呈扇型辐射,并具有明显的路径依赖特征;深圳东部分区产业功能现状仍不明朗,需要对该区域做进一步的空间结构规划和政策支持,以形成多中心的产业辐射模式。
[Abstract]:Using the spatial distribution data of Shenzhen enterprises, taking the street as the basic spatial unit, using the principal component analysis to extract the factors to achieve the purpose of reducing industrial variables and abstracting, and then constructing SOM neural network for clustering analysis.The spatial classification and structure description of urban interior industry are realized by PCA-SOM coupling model.The research shows that the industrial function of the street can be characterized by extracting the principal component factors of the distribution data of various industries and enterprises to characterize the coupling model of PCA-SOM to divide the industrial space of Shenzhen into six types of areas, and the classification results are consistent with the actual situation.The industrial structure of Shenzhen city has spatial differentiation, which is different from the concentric ring pattern of traditional city. The central district of Shenzhen city is located at the bottom of geographical space, with the centralized modern service industry as the center, and the whole is fan-shaped radiation.The industrial function in the eastern part of Shenzhen is still unclear, so it is necessary to make further spatial structure planning and policy support to form a multi-center industrial radiation model.
【作者单位】： 中山大学地理科学与规划学院;广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室;伦敦大学学院高级空间分析中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(41001385) 国家科技支撑计划项目(2012BAJ15B02)
【分类号】：F224;F121.3

【参考文献】

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本文编号：1707106