一种基于深度学习的全球次国家尺度人均GDP估算方法2023

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117236719 A (43)申请公布日 2023.12.15 (21)申请号 202311282237.9 (22)申请日 2023.09.28 (71)申请人 河南大学 地址 450046 河南省郑州市明理路北段379 号 (72)发明人 董冠鹏　张航　时芳琳　高杨　 杨帆　孟晓于　 (74)专利代理机构 郑州芝麻知识产权代理事务 所(普通合伙) 41173 专利代理师 张丹丹 (51)Int.Cl. G06Q 10/0637 (2023.01) G06Q 50/26 (2012.01) 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 (54)发明名称 一种基于深度学习的全球次国家尺度人均 GDP估算方法 (57)摘要 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一 种基于深度学习的全球次国家尺度人均GDP估算 方法。方法包括：对全球月度NPP‑VIIRS数据和年 度DMSP‑OLS夜间灯光遥感数据进行预处理和基 础校正，得到C‑NPP‑VIIRS和C‑DMSP‑OLS，进而训 练多层感知机模型和梯度提升决策树模型，基于 训练好的多层感知机模型和梯度提升决策树模 型获得DMSP‑OLS‑like‑1和DMSP‑OLS‑like‑2；在 次国家尺度上建立L‑DMSP‑OLS与人均GDP之间的 非线性转换关系，进而估算全球次国家尺度人均 GDP数据。本发明提高了全球次国家尺度人均GDP A 数据的估算精度。