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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利宏观人群仿真方法、装置及设备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：CN119475938B 。

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：202411277423.8，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权宏观人群仿真方法、装置及设备是由邓泽;戴超群;王力哲;杨晨设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本宏观人群仿真方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种宏观人群仿真方法、装置及设备，涉及人群仿真技术领域，可解决目前长时间仿真状态下，人群仿真准确性不够、神经网络模型泛化性差以及物理一致性差的技术问题。包括：将人群轨迹数据构建成粒子，获取所述粒子在预设初始时刻的初始人群数据以及预设初始时刻之后的真实运动轨迹信息，基于光滑粒子流体动力学物理公式，根据初始人群数据计算粒子的第一运动轨迹信息；使用编码处理解码架构，构建目标初始多出口神经网络模型，使用基于元学习的师生协同蒸馏算法对目标初始多出口神经网络模型进行训练，得到训练完成的多出口神经网络模型。

本发明授权宏观人群仿真方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种宏观人群仿真方法，其特征在于，所述方法包括： 将人群轨迹数据构建成粒子，获取所述粒子在预设初始时刻的初始人群数据以及所述预设初始时刻之后的真实运动轨迹信息，基于光滑粒子流体动力学物理公式，根据所述初始人群数据计算所述粒子在所述预设初始时刻之后的第一运动轨迹信息； 根据所述初始人群数据、所述第一运动轨迹信息以及所述真实运动轨迹信息构建包括最优初始权重与最优初始偏差的目标初始多出口神经网络模型，根据所述初始人群数据、所述真实运动轨迹信息以及所述第一运动轨迹信息训练所述目标初始多出口神经网络模型，得到训练完成的多出口神经网络模型； 获取待进行位置预测的人群数据，利用所述多出口神经网络模型对所述人群数据进行多出口预测，得到所述人群数据所在时刻之后的运动轨迹信息； 所述根据所述初始人群数据、所述第一运动轨迹信息以及所述真实运动轨迹信息构建包括最优初始权重与最优初始偏差的目标初始多出口神经网络模型，包括： 利用编码器、处理器以及解码器构建初始多出口神经网络模型； 利用哈里斯鹰算法创建包括初始权重和初始偏差的解空间，通过模拟哈里斯鹰捕猎的过程，利用所述初始人群数据对所述初始多出口神经网络模型进行训练，得到第一预测结果，根据所述第一预测结果与所述真实运动轨迹信息计算第一损失，以及根据所述第一预测结果与所述第一运动轨迹信息计算第二损失，迭代训练，直到达到预设停止条件，在所述解空间中得到最优初始权重和最优初始偏差； 将包括所述最优初始权重与所述最优初始偏差的所述初始多出口神经网络模型确定为目标初始多出口神经网络模型； 所述根据所述初始人群数据、所述真实运动轨迹信息以及所述第一运动轨迹信息训练所述目标初始多出口神经网络模型，得到训练完成的多出口神经网络模型，包括： 构建所述目标初始多出口神经网络模型对应的教师模型与学生模型，其中，所述教师模型与所述学生模型的所述最优初始权重与所述最优初始偏差均不相同，所述教师模型的层数深于所述学生模型的层数，所述教师模型的维度广于所述学生模型的维度； 构建所述学生模型的复制模型； 根据所述初始人群数据、所述真实运动轨迹信息、所述第一运动轨迹信息以及所述教师模型对所述复制模型进行知识蒸馏，得到更新之后的复制模型； 根据所述初始人群数据、所述真实运动轨迹信息、所述第一运动轨迹信息以及所述更新之后的复制模型对所述教师模型进行反馈，得到更新之后的教师模型； 根据所述初始人群数据、所述真实运动轨迹信息、所述第一运动轨迹信息以及所述更新之后的教师模型对所述学生模型进行知识蒸馏，得到训练完成的多出口神经网络模型。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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”。