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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于手机信令数据的城市中心体系变化识别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：CN116956122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310798175.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于手机信令数据的城市中心体系变化识别方法是由钮心毅;林诗佳;邵彦羲设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于手机信令数据的城市中心体系变化识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于手机信令数据的城市中心体系变化识别方法，输入多个时段的手机信令数据，基于活动量识别每个时段的城市活动高值区，考虑相对阈值和空间关系识别每个时段的城市中心，基于每个时段城市中心体系的量化测度，实现多个时段城市中心体系变化识别。该方法使用手机信令数据直接测度城市中心体系，减轻多源数据获取和处理的成本，基于活动量识别城市中心的空间位置、空间范围，并评估城市中心的等级位序，提高国土空间规划实施监测的效率；实现城市中心体系的变化监测，提出适用于城市中心体系变化识别的技术方法，减轻大数据噪音的干扰，满足国土空间规划实施监测的高频动态需求，具备可推广性。

本发明授权一种基于手机信令数据的城市中心体系变化识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于手机信令数据的城市中心体系变化识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：识别不同时段的城市活动高值区； 步骤2：基于步骤1得到的城市活动高值区，识别城市中心； 步骤3：基于步骤2得到的城市中心，识别城市中心体系； 步骤4：基于步骤3得到的城市中心体系，识别不同时段城市中心体系变化； 所述步骤1，包括： 步骤1‑1计算每个网格的活动量Ei输入某一时段手机信令数据计算出的就业分布表或游憩分布表，空间精度为150m150m网格；将同一网格的人数或人次数汇总，得到该网格的活动量； 步骤1‑2计算研究范围内的网格平均活动量EAvg对于步骤1‑1得到的每个网格活动量，计算总和和平均值，分别得到网格活动总量ESum和网格平均活动量EAvg； 步骤1‑3识别城市活动高值区筛选活动量大于平均值的网格,即为输出的城市活动高值区； 所述步骤2，包括： 步骤2‑1计算每个网格的邻域活动总量EQ基于边角连通Queen Contiguity识别空间邻接网格，每个网格的邻域活动总量为该网格活动量与其所有邻接网格活动量的总和； 步骤2‑2“相对阈值法”计算城市中心判定阈值ETET＝tESum，其中ESum为该时段研究范围内的网格活动总量，比例值t需根据城市实际情况确定，在不同时段的相对阈值计算中保持不变； 步骤2‑3识别备选城市中心对于步骤1‑3被识别为城市活动高值区的网格，若其邻域活动总量大于相对阈值，将该网格标记为备选城市中心； 步骤2‑4识别城市中心对于步骤2‑3得到的备选城市中心网格，若边角连通Queen Contiguity识别的邻接网格中至少有一个是备选城市中心网格，则将该网格标记为城市中心； 所述步骤3，包括： 步骤3‑1计算城市中心数量； 对于步骤2‑4所有被识别为城市中心的网格进行聚合面Coverage，即将空间相邻的多个矢量网格合并为一个矢量多边形，统计城市中心总量； 步骤3‑2计算城市中心的空间位置、空间范围和活动总量； 对于每个城市中心所覆盖网格簇，通过空间计算得到该网格簇的形心位置，对网格簇的网格数量进行计数，对网格簇的网格活动量进行加和，分别得到对应城市中心的空间位置、空间范围和活动总量； 步骤3‑3根据步骤3‑2得到相应城市中心的活动总量，对所有城市中心的活动总量进行降序排列，得到每个城市中心的规模位序； 步骤3‑4计算每个城市中心的规模位序，识别城市中心体系； 对所有城市中心的活动总量进行降序排列，得到每个城市中心的规模位序；基于城市中心的规模位序得到城市中心的等级体系，综合城市中心的空间位置和空间范围得到城市中心体系的空间分布，即为输出的城市中心体系； 所述步骤4，包括： 步骤4‑1识别不同时段的城市中心体系； 输入Ti、Ti+1、……、Ti+N‑1这N个时段手机信令数据，对每个时段进行步骤一‑步骤三的重复计算，得到每个时段的城市中心体系； 步骤4‑2识别城市中心变化类型； 通过不同时段城市中心空间分布的叠合分析，区分消失的城市中心、新增的城市中心、延续的城市中心三种变化类型； 步骤4‑3识别城市中心体系变化； 对于延续的城市中心，计算每个城市中心的规模位序变化、空间位置变化、空间范围变化，即为输出的城市中心体系变化。

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