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龙图腾网获悉中国建筑西南设计研究院有限公司申请的专利基于优化CNN-LSTM模型预测城市公园人流量的方法和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：CN121168766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511714115.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于优化CNN-LSTM模型预测城市公园人流量的方法和系统是由张静;孙浩;高飞;张成;鲍捷;刘乔;王强;王一博;彭义钧;李斌;姜卓设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化CNN-LSTM模型预测城市公园人流量的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了数据科学领域，涉及基于优化CNN‑LSTM模型预测城市公园人流量的方法和系统。包括：收集公园的人流量热图、天气数据和时间数据；对收集到的数据进行预处理，包括对人流量热图和天气数据进行归一化处理，对时间数据进行分类编码，进而生成天气‑时间特征向量；利用优化后的CNN模型对归一化热图数据进行特征提取，得到空间特征图；将空间特征图转化为全局特征向量，并与天气‑时间特征向量拼接形成时空特征向量；将时空特征向量输入LSTM模型，输出公园未来人流量的预测值。本发明通过分步提取空间特征、融合天气‑时间特征，并利用LSTM捕捉时序数据的变化规律，提升了公园人流量预测的准确性和适应性，适用于资源受限的实际场景。

本发明授权基于优化CNN-LSTM模型预测城市公园人流量的方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于优化CNN‑LSTM模型预测城市公园人流量的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取公园的人流量热图、天气数据和时间数据； S2.对所述人流量热图进行归一化处理，获取归一化热图数据； 对所述时间数据进行分类、编码、赋值处理，获取时间序列数据； 对所述天气数据进行归一化处理，获取天气序列数据； 将所述天气序列数据与所述时间序列数据拼接，获取天气‑时间特征向量； S3.通过优化后的CNN模型对归一化热图数据进行特征提取，获取空间特征图；所述优化后的CNN模型采用深度可分离卷积提取所述人流量热图的空间特征图； S31.对所述人流量热图执行深度卷积，对每个输入通道独立进行卷积操作，生成各通道的特征图； S32.对所述各通道的特征图执行逐点卷积，通过1×1的卷积核在通道间进行空间特征融合，输出空间特征图； S33.将所述空间特征图通过批量归一化进行标准化处理，然后通过ReLU激活函数引入非线性，并对所述空间特征图进行过滤处理； S34.在所述CNN模型的瓶颈层后引入空间注意力模块，并将过滤处理后的空间特征图输入所述空间注意力模块，通过注意力机制增强关键区域的特征信息，生成加权后的空间特征图； S341.对所述空间特征图进行最大池化和平均池化操作，分别生成最大池化特征图和平均池化特征图； S342.将所述最大池化特征图和所述平均池化特征图在通道维度上进行拼接，生成新特征图； S343.将所述新特征图通过1×1卷积核进行逐点卷积处理，并通过Sigmoid函数生成空间注意力图； S344.将所述空间注意力图与原始空间特征图逐元素相乘，生成加权空间特征图； S4.将所述空间特征图展平为全局特征向量并与天气‑时间特征向量进行拼接，获取时空特征向量； S5.将所述时空特征向量输入LSTM模型，输出公园未来人流量的预测值。

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