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龙图腾网获悉福建省工大工程设计有限公司申请的专利基于深度学习与数据挖掘的城市发展规划优化方法及系统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：CN120181347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510671633.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于深度学习与数据挖掘的城市发展规划优化方法及系统是由陈建辉;洪英灿;钟启俊;唐春媛;付鹏;刘杰设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与数据挖掘的城市发展规划优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及城市发展规划技术领域，尤其涉及一种基于深度学习与数据挖掘的城市发展规划优化方法及系统。方法包括：基于街道网图和历史交通数据获取多个子街道图，生成拓扑系数阵列和拥堵系数阵列；基于拓扑系数阵列和拥堵系数阵列生成相干阵列，对相干阵列归一化处理生成相干系数阵列，获取目标街道；基于历史交通数据和设计信息获取目标街道的拥堵因素，基于拥堵因素和相干系数阵列生成优化方案组合；通过仿真单元获取仿真结果；若仿真结果与优化目标的比值不满足设定阈值，则重新获取相干系数阵列和仿真结果，直至迭代出最佳优化方案组合。本申请解决了优化方案不够精准的问题，提高了优化方案组合的精度。

本发明授权基于深度学习与数据挖掘的城市发展规划优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与数据挖掘的城市发展规划优化方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：基于属性图模型构建目标区域内的街道网图，并基于所述街道网图和历史交通数据获取多个子街道图，分别生成每一所述子街道图对应的拓扑系数阵列和拥堵系数阵列； 步骤S2：基于所述拓扑系数阵列和所述拥堵系数阵列生成相干阵列，对所述相干阵列进行归一化处理生成相干系数阵列，基于所述相干系数阵列获取每一所述子街道图对应的目标街道； 步骤S3：通过分析所述目标街道的所述历史交通数据和设计信息，获取所述目标街道的拥堵因素，基于所述拥堵因素和所述相干系数阵列生成优化方案组合； 步骤S4：通过仿真单元基于所述优化方案组合和对应所述目标街道的车流信息进行仿真，获取仿真结果； 步骤S5：计算每一所述目标街道对应的所述仿真结果与优化目标的比值，根据所述比值和所述优化方案组合重复步骤S1-S2重新获取所述相干系数阵列，基于所述相干系数阵列和步骤S3及步骤S4，获取最佳优化方案组合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建省工大工程设计有限公司，其通讯地址为：350000 福建省福州市闽侯县上街镇高新大道72号双创高新产业孵化基地7-10楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。