Exploring the Quality-of-life Satisfaction in the Historical Fabrics of Iran Through Machine Learning Models

Els centres històrics de les ciutats sovint queden fora del procés desenvolupament urbà, especialment quan el creixement la població és molt ràpid. Per tant, s’enfronten a greus dificultats que afecten qualitat vida (CV) dels residents. Una CV adequada essencial per ancorar local en aquestes valuoses àrees històriques. Mantenir seves formes tradicionals fonamental preservar-ne herència, però gairebé no s’ha fet un estudi exhaustiu sobre tema l’Iran. abordar aquesta deficiència, es va dur terme una anàlisi multivariable basada enquesta comptar amb participació més 1.800 habitants antigues Yazd, Ardakan, Naeen i Kashan. La (variable dependent) relacionar 21 variables independents, comprenen àmplia gamma d’aspectes físics, socials, econòmics, ambientals institucionals, seleccionades partir d’una revisió exhaustiva literatura teòrica. descobrir els patrons subjacents dades recopilades, van examinar diversos algorismes paramètrics com CHAID, regressió logística, NEURAL NET, C5.0 C&R Tree. El model mostrar alta precisió general utilitzar seleccionar millors predictors satisfacció als residents d'aquestes ciutat: 1) d'edificis carrers, 2) seguretat protecció, 3) serveis administratius 4) accessibilitat vehicular. coneixement recopilat hauria d'ajudar responsables presa decisions planificadors iranians desenvolupar plans integrals regeneració històriques incorporar-hi millor aspectes sostenibilitat social. Historical city are quite often left out of the urban development process, especially when population growth is very rapid. Therefore, they confronted with severe difficulties affecting quality life (QOL) their An adequate QOL essential to anchor in these valuable historical areas. Keeping traditional ways critical preserve heritage, but almost comprehensive study has been done on subject Iran. To address this deficiency, analysis was carried based an extensive survey that counted participation more than 1800 inhabitants old and The (dependent variable) related independent variables, covering wide range physical, social, economic, environmental, institutional aspects, selected from thorough review theoretical literature. discover patterns underlying collected data, several different parametric non-parametric algorithms such as Logistic Regression, Tree have examined. showed highest overall accuracy used select best satisfaction for areas: buildings streets, safety security, administrative services vehicle accessibility. knowledge gathered should assist Iranian decision-makers planners develop regeneration areas better incorporate social sustainability aspects. Los centros históricos las ciudades menudo quedan fuera proceso desarrollo urbano, especialmente cuando crecimiento población muy rápido. Por lo tanto, se enfrentan graves dificultades afectan calidad sus residentes. adecuada esencial para anclar estas valiosas áreas históricas. Mantener formas tradicionales fundamental preservar su herencia, pero casi ha realizado estudio exhaustivo Irán. Para esta deficiencia, llevó cabo análisis basado encuesta contó con participación más habitantes los antiguas y dependiente) relacionó independientes, abarcan amplia gama aspectos físicos, sociales, económicos, ambientales e institucionales, seleccionadas revisión teórica. descubrir patrones subyacentes datos recopilados, examinaron varios algoritmos paramétricos como regresión modelo mostró precisión utilizó mejores predictores satisfacción residentes ciudad: edificios calles, seguridad protección, servicios administrativos accesibilidad conocimiento recopilado debería ayudar toma decisiones planificadores iraníes desarrollar planes integrales regeneración históricas incorporar mejor sostenibilidad