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深入认知建成环境对街道活力的影响效应,是街道
环境优化与城市更新的基础。但多数研究忽略了二者之间的非
线性关系,难以有效指导设计实践。基于多源大数据测度街道
活力与建成环境,使用机器学习算法来分析其非线性效应,并
针对不同类型街道进行探索。结果表明:1)提升开发强度是促
进街道活力的最有效措施;2)建成环境要素对街道活力的影响
表现出非线性特征,将其控制在合理范围内,街道活力才会有
效提升;3)街道环境要素的综合设置应考虑其交互效应,一个
要素的影响会随着另一个要素的变化被放大或缩小;4)老城
区、商务片区、工业与区域交通设施周边区域及景观性街道的
活力形成机制存在显著差异。相关规律可为街道的精细化设计
提供人本尺度的理论参考。 相似文献
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