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龙图腾网获悉上海合本字节数字科技有限公司申请的专利基于人工神经网络的城市出行活动预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115527365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211069287.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工神经网络的城市出行活动预测方法及装置是由王中岳设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工神经网络的城市出行活动预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及城市建设规划技术领域，具体涉及基于人工神经网络的城市出行活动预测方法及装置，包括：基于城市基础要素与城市出行活动数据之间的特征关系，结合拓扑模型构建初始城市出行活动预测模型；根据反推拟合算法计算城市出行活动的全量数据，得到城市活动出行概率；根据城市活动出行概率、城市出行活动数据、城市建设与更新方案数据对初始城市出行活动预测模型进行训练，得到城市出行活动预测模型；本发明通过城市出行活动预测模型能够更准确的预测未来城市活动出行概率。能够根据所述未来城市活动出行概率观测出城市未来规划与设计方案对城市出行活动所带来的影响，从而辅助对城市未来规划与设计方案进行辅助调整，优化城市发展决策。

本发明授权基于人工神经网络的城市出行活动预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于人工神经网络的城市出行活动预测方法，其特征在于，包括： 采集城市出行活动数据； 基于各节点和各节点之间连接构成的线建立城市基础要素的拓扑模型，所述节点包括第一类节点、第二类节点，所述线包括第一类线、第二类线；将交通要素、地块要素、服务要素作为附加属性关联到所述拓扑模型上，赋值所述城市出行活动数据到所述拓扑模型对应的断面上； 基于城市基础要素与所述城市出行活动数据之间的特征关系，结合所述拓扑模型构建初始城市出行活动预测模型，包括：将所述城市基础要素抽象成所述拓扑模型上第一类节点和第一类线的特征属性，所述第一类节点为出行起点到出行终点的位置，所述第一类线为所述出行起点到所述出行终点的连接；提取基于所述城市出行活动数据中的出行起终点特征和空间特征；根据所述出行起终点特征、所述空间特征与城市活动出行概率的关联关系，构建初始城市出行活动预测模型； 基于所述城市出行活动数据，结合反推拟合算法计算城市出行活动的全量数据，具体的，将小区出入口、交叉口作为第二类节点，交通路网作为连接第二类节点的第二类线，结合所述拓扑模型构建数据反推模型；随机初始化所述数据反推模型中各小区与小区之间的第一出行量；将所述第一出行量按照出行习惯分配到所述数据反推模型中，得到所述城市出行活动的全量数据； 所述将所述第一出行量按照出行习惯分配到所述数据反推模型中，得到所述城市出行活动的全量数据，包括：将所述第一出行量按照出行习惯分配到所述数据反推模型中最优路径上，所述最优路径包括所述第二类节点与所述第二类线的最优组合；计算当前分配到关键路径上的第二出行量；基于所述第一出行量的目标值和目标范围选取第三出行量，根据所述第二出行量、所述第三出行量、出行量修正算法对所述最优路径中第四出行量进行修正，并对所述第四出行量中的第五出行量进行修正，得到修正后的第四出行量、修正后的第五出行量，所述第四出行量为包含关键路径的小区之间的出行量，所述第五出行量为涉及关键路径的出行量；根据修正后的第四出行量、修正后的第五出行量计算第六出行量；根据所述第六出行量，结合最优熵算法计算最小最优熵，得到最优熵最小时所述第三出行量和与所述第六出行量；将所述第六出行量按照出行习惯进行新一轮的分配，循环执行将所述第一出行量按照出行习惯分配到所述数据反推模型中的步骤，直至各小区之间的修正后的第五出行量与修正后的第四出行量比值小于预设值； 对所述城市出行活动的全量数据进行处理，得到城市活动出行概率； 获取城市建设与更新方案数据，根据所述城市活动出行概率、所述城市出行活动数据、所述城市建设与更新方案数据对所述初始城市出行活动预测模型进行训练，得到城市出行活动预测模型； 获取当前城市出行活动数据、城市未来规划与设计方案数据，将所述当前城市出行活动数据、所述城市未来规划与设计方案数据输入到所述城市出行活动预测模型，得到未来城市活动出行概率； 根据所述未来城市活动出行概率对所述城市未来规划与设计方案进行辅助调整。

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