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基于电力数据的低效商业服务业设施用地识别

方法

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基于电力数据的低效商业服务业设施用地识别方法

随着城市化进程的加快和商业服务业规模的扩大，城市中商业服务业设施的用地需求也

日益增加。然而，由于缺乏科学的识别方法，一些商业服务业设施用地存在低效利用的

现象，这不仅浪费了城市资源，还影响了城市的可持续发展。因此，基于电力数据的低

效商业服务业设施用地识别方法变得尤为重要。本文将介绍一种基于电力数据的低效商

业服务业设施用地识别方法，希望能为城市规划和资源利用提供参考。

一、研究背景

商业服务业设施用地的低效利用问题一直是城市规划和发展中的热点问题。随着城市服

务业规模的扩大，商业服务业用地需求不断增加，而一些商业服务业设施却存在着用地

浪费和低效利用的情况。因此，如何科学准确地识别低效的商业服务业设施用地，成为

当前亟待解决的问题。

二、基于电力数据的低效商业服务业设施用地识别方法

1.数据采集

首先，我们需要收集城市商业服务业用电数据，包括商业建筑的用电量、用电时段及用

电业务等信息。通过电力数据的采集，可以全面了解商业服务业设施的用电情况，为后

续的低效用地识别提供数据支持。

2.数据预处理

在获得用电数据后，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据标准

化等过程。通过数据预处理，可以提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析奠定基

础。

3.用地识别模型构建

基于电力数据的低效商业服务业设施用地识别方法主要通过建立用地识别模型来实现。

我们可以采用机器学习算法，如聚类分析、回归分析等方法，对用电数据进行分析和建

模。通过模型的训练和优化，可以准确地识别商业服务业设施的低效用地。

4.识别结果验证

在完成用地识别模型的构建后，我们需要对识别结果进行验证。可以通过实地调研、数

据比对等方法，验证模型的准确性和可靠性。只有经过验证的识别结果才能为城市规划

和资源配置提供真实有效的支持。

三、应用案例分析

为了验证基于电力数据的低效商业服务业设施用地识别方法的有效性，我们选择了某城

市商业中心区域进行案例分析。通过对该区域商业服务业设施的用电数据进行采集、预

处理和模型构建，我们成功识别出了该区域存在的低效商业用地，并提出了相应的优化

建议。

1.用电数据采集

我们首先与当地电力公司合作，获取了该商业中心区域商业服务业设施的用电数据，包

括用电量、用电时段、用电业务等详细信息。通过数据采集，我们全面了解了该区域商

业服务业设施的用电情况。

2.数据预处理

在获得用电数据后，我们对数据进行了清洗、整合和标准化处理，提高了数据的质量和

准确性。通过数据预处理，为后续的模型构建提供了