A machine learning approach for integration of spatial development plans based on natural language processing

Iwona Kaczmarek; Adam Iwaniak; Aleksandra Świetlicka; Mateusz Piwowarczyk; Adam Nadolny

doi:10.1016/j.scs.2021.103479

System Informacji Naukowej Politechniki Poznańskiej

PL EN

Strona główna / Publikacje / A machine learning approach for integration of spatial development plans based on natural language processing

Zgłoś uwagę

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

A machine learning approach for integration of spatial development plans based on natural language processing

Autorzy

Iwona Kaczmarek
Adam Iwaniak
Aleksandra Świetlicka (WARiE) ^{[ 1 ][ 2.2 ][ P ]}
Mateusz Piwowarczyk
Adam Nadolny

^{[ 1 ]} Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | ^{[ P ]} pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

Rok publikacji

2022

Opublikowano w

Sustainable Cities and Society

Rocznik: 2022 | Tom: vol. 76

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe

EN

spatial planning
spatial development plan
unsupervised machine learning
LSTM
GRU
neural networks

Data udostępnienia online

03.11.2021

Strony (od-do)

103479-1 - 103479-44

DOI

10.1016/j.scs.2021.103479

URL

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210670721007460#!

Uwagi

Article Number: 103479

Typ licencji

CC BY-NC-ND (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - bez utworów zależnych)

Tryb otwartego dostępu

czasopismo hybrydowe

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja autorska

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

przed opublikowaniem

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

100

Impact Factor

11,7

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe

Zaloguj się przez eKonto, aby dodać do SIN