一种基于多源数据的城市建筑功能分类方法

本发明公开了一种基于多源数据的城市建筑功能分类方法，本发明通过引入词频‑逆文档频率算法对POI数据进行加权处理，以每类POI在单栋建筑内的局部出现频率与在整个建筑群中的全局稀有程度综合确定代表性POI类别，弥补了POI数据沿道路集中分布导致远离道路建筑POI信息稀疏的缺陷。采用多种机器学习模型并行训练并以各功能类别样本数量为权重对多项评估指标进行加权融合择优，规避了类别样本不均衡对模型选择的干扰，使得最终选出的最优分类模型在全类别上均具有均衡的分类性能，输出与现行国家绿色建筑评价标准对齐的建筑功能分类结果。