以地鐵站為中心向外輻射的小區域，是城市的節點，周邊聚集大量**和各類資源。
北上廣深是中國的中心城市。
北京是政治文化中心；上海是經濟金融中心；廣州是商業**中心；而深圳，是科技創新中心。這四個城市的地鐵站周邊城市功能，有什麼差異呢？
我們在位和雲平台（
）上用神經網路模型對北上廣深地鐵周邊
500公尺範圍的城市功能做多因子畫像，形成了畫風截然不同的作品。
北京地鐵周邊：綠色
公共管理與道路風
上海地鐵周邊：藍色
居住生活風
廣州地鐵周邊：紅色
娛樂休閒風
深圳地鐵周邊：
混搭風
首先解讀多因子城市功能分類圖例
我們通常看到的地圖圖例是單因子圖例。多因子圖例比單因子圖例複雜。圖中的每條線代表多個城市功能指標組合的型別；每個縱軸代表乙個城市功能指標。
當我們把各個指標在縱軸的排列型別設為
「全域性最大最小
」時，可以很明顯地觀察到
地鐵周邊城市功能按佔比從高到低排列的順序為：娛樂休閒功能、產業生產功能、居住生活功能、金融商業功能、公共管理與公共服務功能、綠地與廣場功能、道路與交通設施功能、公用設施功能
但這種排列方式不能很好地表達各個分類之間的差異。換成
「巢狀均值
」型別來排列，如下圖所示，分類的差異變得明顯了。並且觀察到，右面
4列的分類線之間很少交叉，說明
北上廣深地鐵站周邊的公共管理與公共服務功能、公共設施功能、綠地與廣場功能、道路與交通服務功能是正相關的
紫色——
娛樂休閒功能很強
桃紅——
娛樂休閒與金融商業功能混合
藍紫——
娛樂休閒與居住生活功能混合
藍色——
居住生活功能強
淺藍——
居住生活與娛樂休閒功能混合
藍綠——
居住生活功能與金融商業、公共服務功能混合
棕黃——
產業生產功能強
紅色——
產業生產功能與娛樂休閒功能混合
綠色——
公共管理與公共服務功能、公共設施功能、綠地與廣場功能、道路與交通服務功能強
草綠——
公共管理、公共服務功能與產業生產功能混合
混合功能
北京地鐵圈
北京地鐵，
採用了棋盤格局的規劃，基本沿著大的城市幹道，經過了主要的城市重要建築和場所。
北京地鐵站周邊的畫像是混合色調，其中綠色調在四個城市中最強。
·
公共管理與公共服務功能、公共設施功能、綠地與廣場功能、道路與交通服務功能在四個城市中最突出；
·
娛樂休閒和各種混合功能也很強；
·
居住生活功能相對比較差。
上海地鐵圈
上海的老城區路網盤根錯節。上海地鐵採用放射狀布局，線路線網密度大，便捷性好。
上海地鐵站周邊的主色調是藍色、紅色和棕黃色。
·
居住生活功能和產業生產功能在四個城市中最強。靜安靠近普陀一帶和漕河涇一帶的地鐵站周邊是比較集中的產業區。城市外圍各個方向的地鐵站周邊的產業生產功能都很強。
·
公共管理、公共服務、綠地與廣場，及道路交通功能相對比較弱。
·
娛樂休閒功能、金融商業功能和混合功能穿插各處。
廣州地鐵圈
廣州，吃貨的天堂，是四個城市中最接地氣的。廣州地鐵周邊以中心區的娛樂休閒功能為主。產業生產功能聚集在東北部。
深圳地鐵圈
深圳是個年輕的城市，包容性最強。深圳地鐵周邊的畫風也最混搭，沒有主色調。
·
關內和關外，無論從地鐵站的密度還是地鐵圈的功能特徵（顏色）來看，差異都很明顯；
·
產業生產功能地鐵圈分布在羅湖、福田中心區和南山一帶；
·
居住生活功能地鐵圈分散在外圍；
·
代表娛樂休閒的紫色和桃紅色地鐵圈、以及代表公共管理、公共服務和道路交通功能的綠色地鐵圈，錯落有致。
方法過程
本文案例中涉及到的資料提取、資料處理、指標計算和多因子評估畫像等操作都在位和雲平台（
）上完成。具體方法過程如下：
在位和城市資料庫中搜尋地鐵站點資料，為每個地鐵站點生成半徑為
500公尺的緩衝區（也可生成等時圈）；然後選擇城市功能專題資料（已預先把城市興趣點按照規劃行業的標準重分類為城市功能），按照城市功能的類別聚合到每個地鐵站的緩衝區內，產生具有
8個城市功能指標的資料。
接下來用位和平台上的多維分析工具，基於神經網路模型，對資料按照
8個城市功能指標的佔比做多因子畫像。
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北上廣深演算法 BSGS
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