《表1 辅助地理空间数据选择表Tab.1 Selection table of auxiliary geospatial data》

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《卷积神经网络和随机森林的城市房价微观尺度制图方法》

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由于采集的房价数据是连续数值，本文通过对它们进行标准偏差等级划分来进行离散化[25]。设研究区每平方米住房价格的平均值和标准差分别为μh和σh，在数据预处理中，为保证数据的可靠性，删除了低于2000元/m2或者高于μh+3?σh的房价样本。然后，对原始房价数据进行评级，步长为0.25?σh，提取出的数据作为CNN的输入数据[12]。研究中部分试验也应用了辅助地理空间数据（表1和图5，均见第173页），数据的选择覆盖了影响武汉城市房价的几个主要要素，包括生活环境、交通条件、生活便利、道路密度等。