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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于时空数据大模型的全龄化小微绿地布局优化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：CN121413463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511993633.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于时空数据大模型的全龄化小微绿地布局优化方法是由韦进;倪阳;邓孟仁;郑豪设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空数据大模型的全龄化小微绿地布局优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空数据大模型的全龄化小微绿地布局优化方法。针对当前高密度社区绿地资源配置与居民需求不匹配的核心问题，本发明基于对时空数据的分析，通过注入设计规范与优秀案例，创新性地训练了一个面向小微绿地布局优化的领域大模型。该模型能够深度挖掘小微绿地与不同群体居民日常活动之间的交互规律，并由此生成符合全龄友好需求的小微绿地类型、位置、面积与数量的配置方案，再通过多智能体仿真对方案进行预评估与优化。本发明可以实现从经验驱动设计向数据驱动设计的范式转型，为在高密度社区建成环境中营造全龄友好型小微绿地提供精细化技术路径。

本发明授权基于时空数据大模型的全龄化小微绿地布局优化方法在权利要求书中公布了：1.基于时空数据大模型的全龄化小微绿地布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：多源时空数据感知与融合处理，通过联邦学习框架融合多源异构时空数据，构建隐私保护下的可更新空间对象库与融合特征表示；所述源时空数据包括手机信令数据、POI兴趣点数据、卫星遥感影像和Lidar点云数据； 步骤2：以所述可更新空间对象库与融合特征表示为输入，构建并训练面向小微绿地布局优化的时空数据大模型，生成全龄需求时空张量； 步骤3：以所述全龄需求时空张量为输入，结合步骤1输出的所述可更新空间对象库，进行需求量化与空间耦合分析，构建全龄需求时空图谱与需求可达性矩阵；具体包括： 3.1全龄需求张量精化：基于步骤1采集的手机信令数据计算出人群-时段需求权重，并结合预定义的空间效用衰减因子，对步骤2输出的所述全龄需求时空张量进行校准，输出精化需求张量； 3.2时空图谱生成与融合：将所述精化需求张量转化为分时需求热力图，并融合为所述全龄需求时空图谱； 3.3需求-空间耦合分析：基于所述全龄需求时空图谱和步骤1输出的所述可更新空间对象库，计算空间单元需求覆盖指数和所述需求可达性矩阵； 步骤4：以所述全龄需求时空图谱与需求可达性矩阵以及步骤1输出的所述可更新空间对象库为输入，建立包含全龄友好满意度与建造成本的多目标优化模型，采用混合优化算法求解帕累托最优布局方案集；多目标优化模型包括： 最大化全龄满意度目标函数，基于步骤3输出的所述全龄需求时空图谱中的需求强度值计算覆盖能力； 最小化建造成本目标函数，基于绿地类型单位成本和步骤1输出的空间对象面积计算； 满足服务半径约束和预算约束，其中服务半径约束使用步骤3输出的所述需求可达性矩阵进行定义； 步骤5：以所述帕累托最优布局方案集、步骤3输出的所述全龄需求时空图谱与需求可达性矩阵以及步骤1输出的所述可更新空间对象库为输入，通过多智能体行为仿真进行验证，并将仿真性能指标作为强化学习奖励信号，反馈至步骤2所述时空数据大模型中进行微调，形成闭环优化。

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