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龙图腾网获悉深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司;深圳市交通科学研究院有限公司申请的专利城市多域协同的自动化建模仿真方法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：CN120087237B 。

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：202510561985.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权城市多域协同的自动化建模仿真方法是由张稷;许燕青;宋家骅;吴若乾;胡芳侨;黄志军;王卓;张枭勇设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市多域协同的自动化建模仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了城市多域协同的自动化建模仿真方法，属于模型融合技术领域。解决了现有技术中城市多域协同建模仿真方法因建模复杂度高导致的输出结果准确性较差的问题；本发明进行研究场景解析；确定交互协同对象，构建知识图谱进行轮询检索，对得到的与建模领域要素存在领域交互关系的交互协同要素及其属性进行聚类和因果关系推断，识别得到高维协变量以及高维协变量之间的关系；确定需要研究的建模领域要素，选取其相关变量，根据相关变量之间的皮尔逊相关系数，得到建模领域要素之间的关系；构建拓扑模型，实现多域协同建模仿真。本发明有效提升了跨领域的自动化建模方法所得模型结果的精准度，可以应用于模拟城市多域协同的运行状态。

本发明授权城市多域协同的自动化建模仿真方法在权利要求书中公布了：1.城市多域协同的自动化建模仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.进行研究场景解析，即基于图结构的检索增强生成方法，生成知识图谱进行检索和重要性计算，确定研究场景的关键要素及其属性； S2.根据研究场景的关键要素及其属性，确定交互协同对象，构建知识图谱进行轮询检索，对得到的与建模领域要素存在领域交互关系的交互协同要素及其属性进行聚类和因果关系推断，识别得到高维协变量以及高维协变量之间的关系； S3.确定需要研究的建模领域要素，选取其相关变量，根据相关变量之间的皮尔逊相关系数，得到建模领域要素之间的关系； S4.根据识别出的高维协变量以及高维协变量之间的关系、建模领域要素以及建模领域要素之间的关系，构建拓扑模型，实现多域协同建模仿真； 所述S2中，包括以下步骤： S21.确定交互协同对象，将其相关数据作为输入数据，基于输入数据中提取的交互协同要素和交互协同要素之间的关系，构建知识图谱； S22.以交互协同对象的建模领域要素作为查询，在知识图谱中轮询检索，得到与建模领域要素存在领域交互关系的交互协同要素及其属性； S23.对与建模领域要素存在领域交互关系的交互协同要素及其属性进行基于余弦相似度的聚类，使具有相似关系的要素聚类，形成高维协变量； S24.对属性间存在逻辑关系的与建模领域要素存在领域交互关系的交互协同要素，基于贝叶斯网络进行因果关系推断，确定要素间逻辑关系，使存在因果逻辑关系的要素聚类，形成高维协变量； 所述S21中，收集公开数据库中与交互协同对象相关的数据，从中提取出与交互协同对象相关的交互协同要素，整合交互协同要素和交互协同要素之间的关系，构建知识图谱； 所述S23中，对计算得到的与建模领域要素存在领域交互关系的交互协同要素的属性向量，即第一属性向量和第二属性向量进行数值化处理，进一步对数值化处理后的结果进行相似度计算，得到余弦相似度完成聚类，余弦相似度的计算公式表示为其中，ai′为第一属性向量的要素，bi′为第二属性向量的要素； 所述S24中，在贝叶斯网络中，对属性间存在逻辑关系的与建模领域要素存在领域交互关系的交互协同要素，即第一变量X和第二变量Y，已知两者的联合概率分布，通过贝叶斯结果判断第一变量X和第二变量Y之间是否存在因果关系，如果贝叶斯结果与第一变量存在差异，且满足因果推断条件，则认为第二变量Y对第一变量X存在因果影响。

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深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司;深圳市交通科学研究院有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区民治街道北站社区龙华设计产业园总部大厦1栋1101；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”。