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Predicting Air Temperature from Volumetric Urban Morphology Using Machine Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过将CityGML数据转化为体素，提高城市数据处理效率。利用高斯模糊技术增强建筑体积与空气温度的相关性，为城市规划提供可持续发展建议。
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关键要点
- 本研究通过将CityGML数据转化为体素，提高城市数据处理效率。
- 采用高斯模糊技术增强建筑体积与空气温度的相关性。
- 研究结果为城市规划者提供可持续发展建议。
- 模型通过各种评估指标进行验证，确保其有效性。
- 研究旨在实现更可持续、更宜居的城市环境。
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