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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择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：CN116523097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310112672.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择方法是由杨超;陈明垟;袁泉设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择方法包括：基于带有活动目的标签的手机信令数据、居民出行调查数据、城市POI数据以及城市500m×500m栅格数据，提取城市居民非通勤类活动目的地选择概率预测的所需的活动属性特征和建成环境特征；采用多种数学模型对城市居民非通勤类活动目的地选择概率预测进行建模，并提取最优模型；将训练好的城市居民非通勤类活动目的地选择概率模型，纳入考虑活动时间约束的非通勤活动目的地选择算法，实现非通勤类活动目的地的选择；本发明提供的方法不仅能够弥补过往研究中时间尺度及覆盖范围的限制，还能对城市居民未来出行分布结构进行更为有效的把控，以提供更可靠的城市规划决策依据。

本发明授权基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择方法在权利要求书中公布了：1.基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择方法，其特征在于，包括： 基于带有活动目的标签的手机信令数据、居民出行调查数据、城市POI数据以及城市500m×500m栅格数据，提取城市居民非通勤类活动目的地选择概率预测的所需的活动属性特征和建成环境特征； 采用多种数学模型对所述城市居民非通勤类活动目的地选择概率预测进行建模，并提取最优模型； 将训练好的城市居民非通勤类活动目的地选择概率模型，纳入考虑活动时间约束的非通勤活动目的地选择算法，实现非通勤类活动目的地的选择； 所述考虑活动时间约束的非通勤活动目的地选择算法的过程包括， A1：基于所述居民出行调查数据，根据通勤类活动将个人活动链划分为起点和终点均为通勤类活动的子活动链，所述子活动链的非通勤类活动目的地即为待选择的目的地； A2：结合所述居民出行调查数据和500m×500m栅格数据，以5分钟为一个间隔，绘制出行时间-出行距离的分布曲线； A3：结合所述带有活动目的标签的手机信令数据和500m×500m栅格数据，按照城市居民非通勤类活动目的分类对栅格进行分类，并计算各栅格分目的人均访问频率； A4：根据所述栅格的分类结果，结合所述子活动链和所述出行时间-出行距离的分布曲线，生成非通勤类活动目的地备选集； A5：提取个体活动特征与建成环境特征，输入到所述采用多种数学模型的城市居民非通勤类活动目的地选择概率预测模型的最优模型，计算所述非通勤类活动目的地备选集中部分目的地的被选概率，对于所述居民出行调查数据未覆盖到的栅格，使用所述带有活动目的标签的手机信令数据得到的人均访问频率代替，并重新计算综合被选概率； A6：选择所述非通勤类活动目的地备选集中综合被选概率最大的目的地备选集作为最终选择； A7：对于一个子活动链，重复步骤A4～A6，直到所述子活动链中所有的非通勤类活动目的地均被分配，结合所述出行时间-出行距离的分布曲线，验证所述子活动链中最后一个非通勤类活动到终点的距离是否在该出行时间下的出行距离范围内，若在出行距离范围内，则进入到下一个子活动链的非通勤类活动目的地分配，否则剔除所述子活动链中最后一个非通勤类活动目的地，并对最后一个非通勤类活动目的地重复步骤A4～A7，进行重新分配； A8：重复步骤A4～A7，直到完成所有的子活动链中非通勤类活动目的地选择； 所述分目的人均访问频率的获取包括， 结合所述带有活动目的标签的手机信令数据和500m×500m栅格数据，在所述带有活动目的标签的手机信令数据的时间尺度中，计算各栅格的总访问人数和总访问次数，进而得到所述分目的人均访问频率； 所述分目的人均访问频率的计算包括， 其中，Fi表示栅格i的人均访问频次，Vi表示栅格i的总访问次数，Pi表示栅格i的总访问人数； 所述综合被选概率的计算包括， 其中，表示归一化后的值，表示通过非通勤类活动目的地选择概率预测模型计算得到的目的地a被选概率，NM表示有居民出行调查访问记录的目的地备选集中的备选目的地数量，表示通过非通勤类活动目的地选择概率预测模型计算得到的目的地i被选概率，表示归一化后的值，表示通过手机信令数据计算得到的目的地b被选概率，NV表示没有居民出行调查访问记录的目的地备选集中的备选目的地数量，表示通过手机信令数据计算得到的目的地i被选概率，表示第k个备选目的地的综合被选概率，表示通过非通勤类活动目的地选择概率预测模型计算得到的目的地k被选概率归一化后的值，表示通过非通勤类活动目的地选择概率预测模型计算得到的目的地i被选概率归一化后的值，表示通过手机信令数据计算得到的目的地i被选概率归一化后的值，表示通过手机信令数据计算得到的目的地k被选概率归一化后的值，DS表示非通勤类活动目的地备选集，DM表示有居民出行调查访问记录的目的地备选集，DV表示没有居民出行调查访问记录的目的地备选集。

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