建校选址的方法以及装置

技术领域

本申请涉及人工智能领域，特别涉及建校选址的方法以及装置。

背景技术

人工智能(artificial intelligence，AI)技术是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能领域的研究包括机器人，自然语言处理，计算机视觉，决策与推理，人机交互，推荐与搜索，AI基础理论等。

随着信息化技术的快速发展，智慧城市建设不仅是为了提高政府的城市管理水平，也是为了通过技术进步来满足城市居民各方面的需求。运用人工智能技术推进智慧城市建设，比如智慧交通、智慧医疗、智慧民生等已是大势所趋。智慧城市的本质就是希望面向市民、企业和政府的服务都是智慧与智能的。

目前，在新建学校的过程中，政府仅根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来规划新建学校的地址。然而，随着学位需求压力和土地资源压力的持续上升，新学校的建设既要抢占土地资源，又要讲究建校的时效性。传统的规划新建学校的地址的方法无法实现全局最优的规划，从而无法有效地指导新建学校的选址。

发明内容

本申请提供一种建校选址的方法、装置，能够在规划新建学校的地址时，充分考虑新建学校对毗邻学校所带来的负担压力的影响，使得新建学校选址选取的更加科学和合理。

第一方面，提供了一种建校选址的方法，包括：获取至少两个待建学校的地址信息；

根据所述至少两个待建学校的地址信息，分别计算引入所述待建学校后，所述待建学校所属的学区范围内学校的整体负担压力水平，其中，所述学区范围内包括至少两个学校，所述整体负担压力水平表示学校的教学资源的保有量和对所述教学资源的诉求之间的差异；从所述至少两个待建学校的地址中选择出一个作为终选的建校地址，其中，通过所述终选的建校地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平比通过其他待建学校的地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平低。

根据本申请实施例提供的方法，规划新建学校的地址时，在引入新建学校后，通过计算学区范围内学校的整体负担压力水平，将最低整体负担压力水平对应的学校的地址确定为终选的建校地址。在建校选址的过程中，充分考虑新建学校对毗邻学校所带来的负担压力影响，从而可以实现全局最优的规划，避免仅根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来规划新建学校的地址，使得新建学校选址选取的更加科学和合理。

在一种可能的实现方式中，引入所述待建学校后，调整所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力水平的计算参数，所述计算参数包括所述学校的报名人数、招生人数、招生区域所占面积、在校生数量、教师的数量、学校占地面积、学校建筑面积、学校班级总数中的至少一项；将调整后的所述至少两个学校的负担压力水平的计算参数分别输入学校负担压力水平计算模型，得到所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力系数；根据所述至少两个学校的负担压力系数确定所述学区范围的整体负担压力水平。

在另一种可能的实现方式中，将所述至少两个学校的负担压力系数的平均值或中位数确定为所述学区范围的整体负担压力水平。

在另一种可能的实现方式中，所述学校负担压力水平计算模型是所述负担压力系数与以下中的至少一项之间的关联关系确定的：

学位负担系数，所述学位负担系数是根据所述报名人数和招生人数之间的关联关系确定的；

生师比负担系数，所述生师比负担系数是根据所述教师的数量和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均占地面积负担系数，所述生均占地面积负担系数是根据所述学校占地面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均建筑面积负担系数，所述生均建筑面积负担系数是根据所述学校建筑面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

班额负担系数，所述班额负担系数是根据所述学校班级总数和每个班级的学生人数之间的关联关系确定的；

服务半径负担系数，所述服务半径负担系数是根据所述招生区域所占面积确定的。

在另一种可能的实现方式中，所述学位负担系数是根据如下公式中的学位负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生师比负担系数是根据如下公式中的生师比负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生均占地面积负担系数是根据如下公式中的生均占地面积负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生均建筑面积负担系数是根据如下公式中的生均建筑面积负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述班额负担系数是根据如下公式中的班额负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述服务半径负担系数是根据如下公式中的服务半径负担压力值确定：

其中，a

第二方面，提供了一种建校选址的装置，包括用于执行第一方面以及第一方面中任一种可能实现方式中的方法的各个模块或单元。

第三方面，一种建校选址的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取至少两个待建学校的地址信息；

计算模块，用于根据所述至少两个待建学校的地址信息，分别计算引入所述待建学校后，所述待建学校所属的学区范围内学校的整体负担压力水平，其中，所述学区范围内包括至少两个学校，所述整体负担压力水平表示学校的教学资源的保有量和对所述教学资源的诉求之间的差异；

处理模块，用于从所述至少两个待建学校的地址中选择出一个作为终选的建校地址，其中，通过所述终选的建校地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平比通过其他待建学校的地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平低。

根据本申请实施例提供的建校选址的装置，规划新建学校的地址时，在引入新建学校后，通过计算学区范围内学校的整体负担压力水平，将最低整体负担压力水平对应的学校的地址确定为终选的建校地址。在建校选址的过程中，充分考虑新建学校对毗邻学校所带来的负担压力，从而可以实现全局最优的规划，避免仅根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来规划新建学校的地址，使得新建学校选址选取的更加科学和合理。

在一种可能的实现方式中，所述计算模块具体用于：引入所述待建学校后，调整所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力水平的计算参数，所述计算参数包括所述学校的报名人数、招生人数、招生区域所占面积、在校生数量、教师的数量、学校占地面积、学校建筑面积、学校班级总数中的至少一项；将调整后的所述至少两个学校的负担压力水平的计算参数分别输入学校负担压力水平计算模型，得到所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力系数；根据所述至少两个学校的负担压力系数确定所述学区范围的整体负担压力水平。

在另一种可能的实现方式中，所述计算模块具体用于：将所述至少两个学校的负担压力系数的平均值或中位数确定为所述学区范围的整体负担压力水平。

在另一种可能的实现方式中，所述学校负担压力水平计算模型是所述负担压力系数与以下中的至少一项之间的关联关系确定的：

学位负担系数，所述学位负担系数是根据所述报名人数和招生人数之间的关联关系确定的；

生师比负担系数，所述生师比负担系数是根据所述教师的数量和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均占地面积负担系数，所述生均占地面积负担系数是根据所述学校占地面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均建筑面积负担系数，所述生均建筑面积负担系数是根据所述学校建筑面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

班额负担系数，所述班额负担系数是根据所述学校班级总数和每个班级的学生人数之间的关联关系确定的；

服务半径负担系数，所述服务半径负担系数是根据所述招生区域所占面积确定的。

在另一种可能的实现方式中，所述学位负担系数是根据如下公式中的学位负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生师比负担系数是根据如下公式中的生师比负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生均占地面积负担系数是根据如下公式中的生均占地面积负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生均建筑面积负担系数是根据如下公式中的生均建筑面积负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述班额负担系数是根据如下公式中的班额负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述服务半径负担系数是根据如下公式中的服务半径负担压力值确定：

其中，a

第四方面，提供了一种建校选址的装置，包括存储器，用于存储程序；处理器，用于执行所述存储器存储的程序，当所述存储器存储的程序被执行时，所述处理器用于执行以下过程：获取至少两个待建学校的地址信息；

根据所述至少两个待建学校的地址信息，分别计算引入所述待建学校后，所述待建学校所属的学区范围内学校的整体负担压力水平，其中，所述学区范围内包括至少两个学校，所述整体负担压力水平表示学校的教学资源的保有量和对所述教学资源的诉求之间的差异；从所述至少两个待建学校的地址中选择出一个作为终选的建校地址，其中，通过所述终选的建校地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平比通过其他待建学校的地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平低。

根据本申请实施例提供的建校选址的装置，规划新建学校的地址时，在引入新建学校后，通过计算学区范围内学校的整体负担压力水平，将最低整体负担压力水平对应的学校的地址确定为终选的建校地址。在建校选址的过程中，充分考虑新建学校对毗邻学校所带来的负担压力，从而可以实现全局最优的规划，避免仅根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来规划新建学校的地址，使得新建学校选址选取的更加科学和合理。

在一种可能的实现方式中，引入所述待建学校后，调整所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力水平的计算参数，所述计算参数包括所述学校的报名人数、招生人数、招生区域所占面积、在校生数量、教师的数量、学校占地面积、学校建筑面积、学校班级总数中的至少一项；将调整后的所述至少两个学校的负担压力水平的计算参数分别输入学校负担压力水平计算模型，得到所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力系数；根据所述至少两个学校的负担压力系数确定所述学区范围的整体负担压力水平。

在另一种可能的实现方式中，将所述至少两个学校的负担压力系数的平均值或中位数确定为所述学区范围的整体负担压力水平。

在另一种可能的实现方式中，所述学校负担压力水平计算模型是所述负担压力系数与以下中的至少一项之间的关联关系确定的：

学位负担系数，所述学位负担系数是根据所述报名人数和招生人数之间的关联关系确定的；

生师比负担系数，所述生师比负担系数是根据所述教师的数量和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均占地面积负担系数，所述生均占地面积负担系数是根据所述学校占地面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均建筑面积负担系数，所述生均建筑面积负担系数是根据所述学校建筑面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

班额负担系数，所述班额负担系数是根据所述学校班级总数和每个班级的学生人数之间的关联关系确定的；

服务半径负担系数，所述服务半径负担系数是根据所述招生区域所占面积确定的。

在另一种可能的实现方式中，所述学位负担系数是根据如下公式中的学位负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生师比负担压力系数根据如下公式中的生师比负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生均占地面积负担系数是根据如下公式中的生均占地面积负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述生均建筑面积负担系数是根据如下公式中的生均建筑面积负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述班额负担系数是根据如下公式中的班额负担压力值确定：

a

其中，a

在另一种可能的实现方式中，所述服务半径负担系数是根据如下公式中的服务半径负担压力值确定：

其中，a

第五方面，提供一种芯片，所述芯片包括处理器与数据接口，所述处理器通过所述数据接口读取存储器上存储的指令，执行第一方面或第一方面的任一可能的实现方式中的方法。

可选地，作为一种实现方式，所述芯片还可以包括存储器，所述存储器中存储有指令，所述处理器用于执行所述存储器上存储的指令，当所述指令被执行时，所述处理器用于执行第一方面或第一方面的任一可能的实现方式中的方法。

第六方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读介质存储用于设备执行的程序代码，所述程序代码包括用于执行第一方面或者第一方面的任一可能的实现方式中的方法的指令。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种人工智能主体框架示意图。

图2是本申请实施例提供的一种系统架构的示意图。

图3是本申请实施例提供的另一种系统架构的示意图。

图4是本申请实施例提供的一种建校选址的方法的示意性流程图。

图5是本申请实施例提供的另一种建校选址的方法的示意性流程图。

图6是本申请实施例提供的一种建校选址的装置600的示意性框图。

图7是本申请实施例提供的一种建校选址的装置700的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。

图1示出一种人工智能主体框架示意图，该主体框架描述了人工智能系统总体工作流程，适用于通用的人工智能领域需求。

下面从“智能信息链”(水平轴)和“IT价值链”(垂直轴)两个维度对上述人工智能主题框架进行阐述。

“智能信息链”反映从数据的获取到处理的一列过程。举例来说，可以是智能信息感知、智能信息表示与形成、智能推理、智能决策、智能执行与输出的一般过程。在这个过程中，数据经历了“数据—信息—知识—智慧”的凝练过程。

“IT价值链”从人智能的底层基础设施、信息(提供和处理技术实现)到系统的产业生态过程，反映人工智能为信息技术产业带来的价值。

(1)基础设施

基础设施为人工智能系统提供计算能力支持，实现与外部世界的沟通，并通过基础平台实现支撑。通过传感器与外部沟通；计算能力可以由智能芯片提供，智能芯片可以是中央处理器(central processing unit，CPU)、网络处理器(neural-network processunits，NPU)、图形处理器(graphics processing unit，GPU)、应用特有集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程逻辑门阵列(fieldprogrammable gate array，FPGA)等硬件加速芯片提供；基础平台包括分布式计算框架及网络等相关的平台保障和支持，可以包括云存储和计算、互联互通网络等。举例来说，传感器和外部沟通获取数据，这些数据提供给基础平台提供的分布式计算系统中的智能芯片进行计算。

(2)数据

基础设施的上一层的数据用于表示人工智能领域的数据来源。数据涉及到图形、图像、语音、文本，还涉及到传统设备的物联网数据，包括已有系统的业务数据以及力、位移、液位、温度、湿度等感知数据。

(3)数据处理

数据处理通常包括数据训练，机器学习，深度学习，搜索，推理，决策等方式。

其中，机器学习和深度学习可以对数据进行符号化和形式化的智能信息建模、抽取、预处理、训练等。

推理是指在计算机或智能系统中，模拟人类的智能推理方式，依据推理控制策略，利用形式化的信息进行机器思维和求解问题的过程，典型的功能是搜索与匹配。

决策是指智能信息经过推理后进行决策的过程，通常提供分类、排序、预测等功能。

(4)通用能力

对数据经过上面提到的数据处理后，进一步基于数据处理的结果可以形成一些通用的能力，比如可以是算法或者一个通用系统，例如，翻译，文本的分析，计算机视觉的处理，语音识别，图像的识别等等。

(5)智能产品及行业应用

智能产品及行业应用指人工智能系统在各领域的产品和应用，是对人工智能整体解决方案的封装，将智能信息决策产品化、实现落地应用，其应用领域主要包括：智能制造、智能交通、智能家居、智能医疗、智能安防、自动驾驶，平安城市，智能终端等。

随着信息化技术的快速发展，智慧城市建设不仅是为了提高政府的城市管理水平，也是为了通过技术进步来满足城市居民各方面的需求。运用人工智能技术推进智慧城市建设，比如智慧交通、智慧医疗、智慧民生等已是大势所趋。智慧城市的本质就是希望面向市民、企业和政府的服务都是智慧与智能的。目前，随着学位需求压力的上升，政府根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来规划新建学校的地址。作为一个示例，政府部门可以根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来源，直观感受到某学区的学位紧张。例如，每年招生人数的需求远超出实际能招生的数量，政府部门往往会在该学区内规划建设新校。然而，随着土地资源压力的持续上升，新学校的建设既要抢占土地资源，又要讲究建校的时效性。因此，政府仅根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来规划新建学校的地址，却无法实现全局最优的规划，从而对新建学校的选址进行有效的指导。

有鉴于此，本申请提出了一种建校选址的方法以及装置，可以在根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据规划的多个新建学校的地址的基础上，进一步考虑新建学校对毗邻学校所带来的负担压力，将学区内各个学校的整体负担压力水平最低的新校地址作为最佳的候选地址，使得新建学校选址选取的更加科学和合理，保障新学校建设在最应该建设的地方。

图2示出了适用于本申请实施例的建校选址的方法的系统架构200的示意图。

如图2所示，系统架构200中可以包括数据源201、数据接入平台202、数据治理平台203、原始库204、大数据分析平台205、业务库206、数据实例管理207以及业务可视化呈现208，下面结合图2对系统架构200进行详细说明。

(1)数据源201：

为了支撑本申请实施例中的建校选址的方法所需要的原始数据。例如，在本申请实施例中，数据源201可以用于获取以下数据来支撑和协助选择出最佳的建校地址，从而分析新校建设后对周边学校的教学资源压力的影响情况：

招生数据，例如，学校历年的招生数量、报名数量等。

学校数据，例如，学校占地面积、学校建筑面积、招生区域所占面积、每个班级的学生数量。

教师数据，例如，教职工数量、专任教师数量。

学生数据，例如，在校生数量等。

(2)数据接入平台202：

数据接入平台202负责接入与业务相关的各政府职能部门、互联网、其他公开数据等原始业务数据。数据接入平台202需要支持各种常用的数据库访问接口或文件传输接口，支持常用的文件与数据格式。数据接入后形成归集库，通常一个接入源会形成一个归集库。

(3)数据治理平台203：

数据治理平台203将数据接入平台202中形成的归集库中的数据进行清洗和治理，剔除无效数据、重复数据等，并对数据做归类和整理，确保数据的有效性，形成最终可以使用的数据集。

(4)原始库204：

经过数据治理平台203治理后的数据统一进入原始库204形成各类库表，如招生人数库、学生数据库、教师数据库、学校数据库等。其中，以学校数据库为例，学校数据库中可以包含学校占地面积、学校建筑面积、招生区域所占面积、每个班级的学生数量等数据。以招生数据库为例，招生数据库中可以包含学校历年的招生数量、报名数量等数据。

(5)大数据分析平台205：

大数据分析平台205主要针对本申请下述的分析功能完成数学建模、根据获取的数据进行数据挖掘分析、并不断优化和调整模型以使得效果评估的结果与真实情况最接近、使得制定政策的决策建议更客观、准确。

(6)业务库206：

业务库206用于支撑上层的业务可视化呈现208进行可视化呈现，业务可视化呈现208所需的所有数据可以均来自于业务库206。例如，在本申请实施例中，业务库206可为学校的负担压力系数库，包括学校的负担压力系数。

业务库206的数据可以是来自于原始库204和/或大数据分析平台205。

示例性地，业务库206可以根据业务需求从不同的原始库204中提取不同的数据形成支撑业务可视化呈现208的数据库表。

示例性地，业务库206也可以是基于大数据分析平台205中的建模分析结果而形成的业务库206中的数据。

(7)数据实例管理207：

数据实例管理207用于从业务库206中获取数据并为业务可视化呈现208准备展示图。

例如，数据库实例管理207可以将获取的业务库206中的数据通过图形、图表或者表格中的一种或者多种数据组合方式，得到可以用于业务可视化呈现208展示的效果图。

(8)业务可视化呈现208：

业务可视化呈现208用于实现业务的可视化呈现，呈现终端的具体实现方式有多种，本申请实施例对此不做具体限定，可以包括但不限于发光二极管(light emittingdiode，LED)大屏、个人计算机(personal computer，PC)、笔记本、智能手机等终端。

业务可视化呈现208基于业务呈现的需要，从不同的业务库206中提取业务数据，并通过可视化图表形式进行业务呈现。作为一个示例，在本申请实施例中，业务库206为学校的负担压力系数库，业务可视化呈现208用于在引入新建设的学校后，呈现学区范围内其他学校的负担压力系数。本申请实施例中可以将学区范围内各个学校的负担压力系数在地图上学校对应的地理位置上用点标注出来。例如，将新建校作为新增点通过鼠标拖拽，可通过图形化直接观察周边学校的负担压力系数的变化情况。将负担压力系数高于学区范围内的整体平均水平的用红色的点表示，将负担压力系数接近学区范围内的整体平均水平的用黄色的点表示，将负担压力系数低于学区范围内的整体平均水平的用白色的点表示。

图3示出了本申请实施的架构300的示意图，该架构示意图可以是一个云化的架构实现，整个系统架构300可以分为三层：基础设施310，业务平台320以及前端业务展示330。

基础设施310可以包括用于提供计算所需的物理环境及所需要的计算、网络、存储等物理资源，以及展示大厅的装修、音响、灯光等控制系统。基础设施310还可以用于对接不同的数据源，因此，基础设施310可以同时提供与各个数据源的网络连通能力，以及获取数据后的数据存储能力。

有关本申请实施例中的数据源请参考上文中的描述，此处不再赘述。

基础设施310可以是基于云化和虚拟化技术，也可以采用非云化技术实现。本申请对此不作任何限定。

业务平台320可以包括用于提供大数据的大数据平台和地理信息系统(geographic information system，GIS)时空信息平台。其中，大数据平台由大数据基础组件和应用使能服务组件组成。大数据基础组件可以提供并行计算和分布式存储功能，用于数据的存储和计算。大数据基础组件还可以提供数据接入与治理功能，用于数据接入、清洗、去重、元数据管理等。

应用使能服务组件可以提供面向上层应用的数据服务功能。例如，可以包括归集库、原始库、业务库的建设；包含大数据分析引擎以提供模型建立、模型优化、模型应用功能；包含数据实例管理引擎以提供面向建校选址的数据挖掘、特征分析、吸引力评估。

业务平台320中的GIS时空信息平台包括基于GIS信息的基础库、GIS行业库，对上层业务系统提供地理信息服务。例如，GIS基础库可以包括本地地理信息基础数据，如地形、地貌、街道、建筑物等的二维信息和/或三维信息。GIS行业库可以包括教育行业相关的地理信息数据，如学校位置、学校面积、学校招生范围等。地理信息服务模块通过接口形式为上层的前端业务展示330提供其所需的地理位置信息数据。例如，本申请实施例中可以将学区范围内各个学校的负担压力系数在GIS地图上各个学校对应的地理位置上用点标注出来。

架构300的最上层可以是前端业务展示330，用于将大数据分析的结果以合适的方式展示出来。其中，可视化展示平台从下层业务平台中获取业务展示所需数据并按照应用使用者所要求的图表格式进行组装。运行监测与感知模块可以获取需要监测、预警类的展示数据进行呈现。决策分析模块获取可以用于分析、建议、预测类的数据进行展示。例如，在本申请实施例中前端业务展示330与图2中的业务可视化呈现208对应，用于在引入新建设的学校后，呈现学区范围内其他学校的负担压力系数。

示例性地，前端业务展示330的展示方式可以包括但不限于以下方式：平板个人电脑(tablet personal computer，TPC)、媒体播放器、智能电视、笔记本电脑(laptopcomputer，LC)、个人计算机(personal computer，PC)、智能手表、可穿戴式设备(wearabledevice，WD)或者大屏幕等。

下面结合图4，对本申请实施例的建校选址的方法进行详细的介绍和描述。

图4是本申请实施例提供的一种建校选址的方法的示意性流程图。图4所示的建校选址的方法可以应用于图2-图3所示的系统架构中。如图4所示，该方法可以包括步骤410-430，下面分别对步骤410-430进行详细描述。

步骤410：获取至少两个待建学校的地址信息。

本申请实施例中可以根据学区范围内区域人口密度和适龄儿童的数量等数据来规划至少两个新建学校的地址。应理解，本申请实施例中学区范围可以是划分的一个最小的学区单元，例如，在北京海淀区，学区范围可以是中关村学区，或者还可以是学院路学区。一个学区范围内可以包括至少两个学校。

需要说明的是，由于新建学校需要考虑整体城市建设用地规划等因素，往往与一个学区内仅会规划若干个用于新建学校的地址。

步骤420：根据所述至少两个待建学校的地址信息，分别计算引入所述待建学校后，所述待建学校所属的学区范围内学校的整体负担压力水平。

本申请实施例中在未引入待建学校时，每个学区范围内的学校可以根据负担压力水平的计算参数以及学校负担压力水平计算模型分别确定出每一个学校对应的负担压力系数。

其中，负担压力水平的计算参数包括学校的报名人数、招生人数、招生区域所占面积、教师的数量、在校生数量、学校占地面积、学校建筑面积、学校班级总数中的至少一项。具体的，本申请实施例中可以通过图2所示的数据接入平台202，从数据源201中获取上述负担压力水平的计算参数。

需要说明的是，整体负担压力水平可以用于表示学校的教学资源的保有量和对所述教学资源的诉求之间的差异。也就是说，如果对教学资源的诉求远远大于学校的教学资源的保有量，说明该学校的负担压力系数越大。同样的，如果对教学资源的诉求远远小于学校的教学资源的保有量，说明该学校的负担压力系数越小。

在引入待建学校后，该待建学校所属的学区范围内的其他学校对其教学资源的诉求会减小，学校的教学资源的保有量和对所述教学资源的诉求之间的差异减小，学校的负担压力水平也会像相应减小。此时，可以在引入所述待建学校后，调整所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力水平的计算参数，并将调整后的所述至少两个学校的负担压力水平的计算参数分别输入学校负担压力水平计算模型，得到所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力系数，并根据至少两个学校的负担压力系数确定所述学区范围的整体负担压力水平。

应理解，根据至少两个学校的负担压力系数确定所述学区范围的整体负担压力水平的具体实现方式有多种，本申请实施例对此不做具体限定。作为一个示例，可以将学区范围内至少两个学校的负担压力系数的平均值作为学区范围的整体负担压力水平。作为另一个示例，还可以将学区范围内三个学校或三个学校以上的负担压力系数的中位数确定为学区范围的整体负担压力水平。

本申请实施例中学校负担压力水平计算模型是所述负担压力系数与以下中的至少一项之间的关联关系确定的：学位负担系数，所述学位负担系数是根据所述报名人数和招生人数之间的关联关系确定的；生师比负担系数，所述生师比负担系数是根据所述教师的数量和在校生数量之间的关联关系确定的；生均占地面积负担系数，所述生均占地面积负担系数是根据所述学校占地面积和在校生数量之间的关联关系确定的；生均建筑面积负担系数，所述生均建筑面积负担系数是根据所述学校建筑面积和在校生数量之间的关联关系确定的；班额负担系数，所述班额负担系数是根据所述学校班级总数和每个班级的学生人数之间的关联关系确定的；服务半径负担系数，所述服务半径负担系数是根据所述招生区域所占面积确定的。

有关学校负担压力水平计算模型以及根据学校负担压力水平计算模型得到所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力系数的具体实现方式，请参考下文中具体实施例的描述，此处不再赘述。

步骤430：从所述至少两个待建学校的地址中选择出一个作为终选的建校地址，其中，通过所述终选的建校地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平比通过其他待建学校的地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平低。

针对至少两个待建学校中的每一个待建学校，分别计算引入该待建学校后，该待建学校所述的学区范围内学校的整体负担压力水平，并将最低整体负担压力水平对应的学校的地址确定为终选的建校地址。

下面对本申请实施例中的学校负担压力水平计算模型进行详细描述。应理解，学校负担压力水平计算模型是负担压力系数与以下中的至少一项之间的关联关系确定的：学位负担系数、生师比负担系数、生均占地面积负担系数、生均建筑面积负担系数、班额负担系数、服务半径负担系数。具体的，学位负担系数是根据学位负担压力值确定的，生师比负担系数是根据生师比负担压力值确定的、生均占地面积负担系数是根据生均占地面积负担压力值确定的、生均建筑面积负担系数是根据生均建筑面积负担压力值确定的、班额负担系数是根据班额负担压力值确定的、服务半径负担系数是根据服务半径负担压力值确定的。

作为一个示例，学校负担压力水平计算模型如下所示：

a＝a

其中，a表示负担压力系数，a

下面分别对学位负担压力值、生师比负担压力值、生均占地面积负担压力值、生均建筑面积负担压力值、班额负担压力值、服务半径负担压力值的计算公式进行详细描述。

(1)学位负担压力值：

a

其中，a

(2)生师比负担压力值：

a

其中，a

(3)生均占地面积负担压力值：

a

其中，a

(4)生均建筑面积负担压力值：

a

其中，a

(5)班额负担压力值：

a

其中，a

(6)服务半径负担压力值：

其中，a

下面结合图5，对本申请实施例的建校选址的方法进行详细的描述。应注意，图5中的例子仅仅是为了帮助本领域技术人员理解本申请实施例，而非要将申请实施例限制于图5所示例的具体数值或具体场景。本领域技术人员根据文所给出的例子，显然可以进行各种等价的修改或变化，这样的修改和变化也落入本申请实施例的范围内。

图5是本申请实施例提供的另一种建校选址的方法的示意性流程图。如图5所示，该方法可以包括步骤510-580，下面分别对步骤510-580进行详细描述。

步骤510：获取学校负担压力系数计算的相关数据。

本申请实施例中可以通过图2所示的数据接入平台202，从数据源201中获取计算学校负担压力系数的相关数据。例如，招生数据(报名人数、招生人数)、学校数据(招生区域所占面积、学校占地面积、学校建筑面积、每个班级的学生数量)、教师数据(教师的数量)等、学生数据(在校生数量)。

步骤520：获取新建学校的候选地址。

本申请实施例中可以根据学区范围内区域人口密度和适龄儿童的数量等数据来规划新建学校的第一候选地址。

步骤530：模拟在第一候选地址上新建学校后，调整新建学校所属的学区范围内学校的负担压力水平的计算参数。

模拟在第一候选地址上新建学校后，该待建学校所属的学区范围内的其他学校对其教学资源的诉求会减小，学校的教学资源的保有量和对所述教学资源的诉求之间的差异减小，学校的负担压力水平也会像相应减小。此时，可以调整学区范围内其他学校的负担压力水平的计算参数，例如，引入新建学校后，调整其所属的学区范围内的其他学校的招生区域所占面积和/或招生人数。

本申请实施例对引入新建学校后，调整其所属的学区范围内的其他学校的招生区域所占面积和/或招生人数的具体实现方式不做具体限定，可以采用排列组合的方式进行调整，或者还可以采用枚举的方式进行调整。作为示例而非限定，新建学校所属的学区范围内包括3个学校(例如，学校A，学校B，学校C)，例如，在引入新建学校后，新建学校可以分别为学校A，学校B，学校C分担1个学生，此时，学校A，学校B，学校C的招生人数分别减小1，相应地，学校A，学校B，学校C的招生区域所占面积也有所减小。又如，在引入新建学校后，新建学校仅为学校A分担3个学生，此时，学校A的招生人数减小3，相应地，学校A的招生区域所占面积也有所减小。以此类推，可以按照排列的组合的方式不断的调整学区范围内至少两个学校的负担压力水平的计算参数。

步骤540：计算学区范围内各个学校的负担压力系数。

本申请实施例中可以在引入新建学校后，按照步骤530中的方法确定学区范围内各个学校调整之后的计算参数。并可以将调整后的计算参数输入学校负担压力水平计算模型，分别得到学区范围内各个学校的负担压力系数。具体的学校负担压力水平计算模型请参考上文中的描述，此处不再赘述。

步骤550：计算各个学校的负担压力系数的平均值。

步骤560：模拟在第一候选地址上新建学校后，其所属的学区范围的整体负担压力水平。

本申请实施例中，每一次调整学区范围内各个学校的负担压力水平的计算参数之后，均会执行步骤530-550，得到一个各个学校的负担压力系数的平均值。如果某次调整学区范围内各个学校的负担压力水平的计算参数后，该各个学校的负担压力系数的平均值最小，可以将该负担压力系数的平均值作为学区范围的整体负担压力水平。

步骤570：判断是否还存在新建学校的其他候选地址。

如果还存在新建学校的第二候选地址，可以继续执行步骤520-560，确定在第二候选地址上新建学校后，其所属的学区范围的整体负担压力水平。以此类推，如果还存在新建学校的第三候选地址，可以继续执行步骤520-560，确定在第三候选地址上新建学校后，其所属的学区范围的整体负担压力水平。

步骤580：从新建学校的多个候选地址中确定新建学校的最佳候选地址。

在多个候选地址上新建学校后，通过执行步骤520-560，分别确定出其所属的学区范围的整体负担压力水平值。从多个整体负担压力水平值中选择出最小的整体负担压力水平值，其对应的候选地址可以作为新建学校的最佳候选地址。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

上文结合图1至图5，详细描述了本申请实施例提供的建校选址的方法，下面将结合图6和图7，详细描述本申请的装置实施例。应理解，本申请实施例中的装置可以执行前述本申请实施例的各种方法，即以下各种产品的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。

在一个示例中，图6是本申请一个实施例的建校选址的装置的示意性框图。应理解，图6示出的建校选址的装置600仅是示例，本申请实施例的装置还可包括其他模块或单元。图6所示的装置600可以用于执行图4所示的方法中的各个步骤，为了避免重复，此处不再详述。

建校选址的装置600可以包括：

获取模块610，用于获取至少两个待建学校的地址信息；

计算模块620，用于根据所述至少两个待建学校的地址信息，分别计算引入所述待建学校后，所述待建学校所属的学区范围内学校的整体负担压力水平，其中，所述学区范围内包括至少两个学校，所述整体负担压力水平表示学校的教学资源的保有量和对所述教学资源的诉求之间的差异；

处理模块630，用于从所述至少两个待建学校的地址中选择出一个作为终选的建校地址，其中，通过所述终选的建校地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平比通过其他待建学校的地址计算出的学区范围内学校的整体负担压力水平低。

根据本申请实施例提供的建校选址的装置600，规划新建学校的地址时，在引入新建学校后，通过计算学区范围内学校的整体负担压力水平，将最低整体负担压力水平对应的学校的地址确定为终选的建校地址。在建校选址的过程中，充分考虑新建学校对毗邻学校所带来的负担压力，从而可以实现全局最优的规划，避免仅根据区域人口密度和适龄儿童数量等数据来规划新建学校的地址导致的片面性考虑，使得新建学校选址选取的更加科学和合理。

可选地，作为一个示例，所述计算模块620具体用于：引入所述待建学校后，调整所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力水平的计算参数，所述计算参数包括所述学校的报名人数、招生人数、招生区域所占面积、在校生数量、教师的数量、学校占地面积、学校建筑面积、学校班级总数中的至少一项；将调整后的所述至少两个学校的负担压力水平的计算参数分别输入学校负担压力水平计算模型，得到所述待建学校所属的学区范围内至少两个学校的负担压力系数；根据所述至少两个学校的负担压力系数确定所述学区范围的整体负担压力水平。

可选地，作为一个示例，所述计算模块620具体用于：将所述至少两个学校的负担压力系数的平均值或中位数确定为所述学区范围的整体负担压力水平。

可选地，作为一个示例，所述学校负担压力水平计算模型是所述负担压力系数与以下中的至少一项之间的关联关系确定的：

学位负担系数，所述学位负担系数是根据所述报名人数和招生人数之间的关联关系确定的；

生师比负担系数，所述生师比负担系数是根据所述教师的数量和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均占地面积负担系数，所述生均占地面积负担系数是根据所述学校占地面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

生均建筑面积负担系数，所述生均建筑面积负担系数是根据所述学校建筑面积和在校生数量之间的关联关系确定的；

班额负担系数，所述班额负担系数是根据所述学校班级总数和每个班级的学生人数之间的关联关系确定的；

服务半径负担系数，所述服务半径负担系数是根据所述招生区域所占面积确定的。

可选地，作为一个示例，所述学位负担系数是根据如下公式中的学位负担压力值确定：

a

其中，a

可选地，作为一个示例，所述生师比负担系数是根据如下公式中的生师比负担压力值确定：

a

其中，a

可选地，作为一个示例，所述生均占地面积负担系数是根据如下公式中的生均占地面积负担压力值确定：

a

其中，a

可选地，作为一个示例，所述生均建筑面积负担系数是根据如下公式中的生均建筑面积负担压力值确定：

a

其中，a

可选地，作为一个示例，所述班额负担系数是根据如下公式中的班额负担压力值确定：

a

其中，a

可选地，作为一个示例，所述服务半径负担系数是根据如下公式中的服务半径负担压力值确定：

其中，a

应理解，上述建校选址的装置600以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以通过软件和/或硬件形式实现，对此不作具体限定。例如，“单元”可以是实现上述功能的软件程序、硬件电路或二者结合。所述硬件电路可能包括应用特有集成电路(applicationspecific integrated circuit，ASIC)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。因此，在本申请的实施例中描述的各示例的单元，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在一个示例中，图7是本申请实施例提供的建校选址的装置的硬件结构示意图。图7所示的建校选址的装置700(该建校选址的装置700具体可以是一种计算机设备)包括存储器701、处理器702、通信接口703以及总线704。其中，存储器701、处理器702、通信接口703通过总线704实现彼此之间的通信连接。

其中，存储器701可以是只读存储器(read only memory，ROM)，静态存储设备，动态存储设备或者随机存取存储器(random access memory，RAM)。存储器701可以存储程序，当存储器701中存储的程序被处理器702执行时，处理器702用于执行本申请实施例的建校选址的方法的各个步骤，例如，可以执行图4所示实施例的各个步骤。

例如，处理器702可以采用通用的中央处理器(central processing unit，CPU)，微处理器，应用专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，图形处理器(graphics processing unit，GPU)或者一个或多个集成电路，用于执行相关程序，以实现本申请方法实施例的建校选址的方法。

处理器702还可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，本申请的建校选址的方法的各个步骤可以通过处理器702中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

上述处理器702还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessing，DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gatearray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器701，处理器702读取存储器701中的信息，结合其硬件完成建校选址的装置中包括的单元所需执行的功能，或者，执行本申请方法实施例的建校选址的方法，例如，可以执行图4-5所示实施例的各个步骤/功能。

通信接口703使用例如但不限于收发器一类的收发装置，来实现装置700与其他设备或通信网络之间的通信。

总线704可包括在装置700各个部件(例如，存储器701、处理器702、通信接口703)之间传送信息的通路。

需要说明的是，图7中装置700中的处理器可以对应于图6中装置600中所示的处理模块630，通信接口703可以对应于获取模块610。

应注意，尽管上述建校选址的装置700仅仅示出了存储器、处理器、通信接口，但是在具体实现过程中，本领域的技术人员应当理解，建校选址的装置700还可以包括实现正常运行所必须的其他器件。同时，根据具体需要，本领域的技术人员应当理解，建校选址的装置700还可包括实现其他附加功能的硬件器件。此外，本领域的技术人员应当理解，建校选址的装置700也可仅仅包括实现本申请实施例所必须的器件，而不必包括图7中所示的全部器件。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。