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摘要。城市活力是可持续城市发展的关键。是城市内最广泛利用的公共空间，增强街头活力在加速以人为本的栖息地加速设计方面至关重要。这项研究采用空间分析和机器学习方法来探索基于多源数据的建筑环境（BE）和街道活力之间的潜在非线性关系和局部阈值效应。本研究为街道活力的定量评估和优化提供了支持。最初，使用收集的街景图像，通过深度学习算法提取街道空间元素。随后，使用多个数据源，使用机器学习方法来量化建筑环境对街头活力的影响和相互作用。用丁格胡（Dingshu）的情况进行了说明，证明了此过程的可行性。通过检查建筑环境与街头活力之间的相关性和潜在机制，这项研究有助于决策者利用技术手段来加快设计过程并创建以人为中心的城市。
探索构建的非线性关系
主要关键词
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