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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于多源数据融合的个体时空大数据非通勤活动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：CN119357765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411236015.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于多源数据融合的个体时空大数据非通勤活动识别方法是由杨超;陈明垟;袁泉设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的个体时空大数据非通勤活动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源数据融合的个体时空大数据非通勤活动识别方法。该方法从包含栅格空间信息的个体时空大数据、居民出行调查数据中分别提取第一、第二个人属性特征与单日活动属性特征；基于包含栅格空间信息的个体时空大数据、居民出行调查数据和城市POI数据提取第一、第二建成环境特征；基于预处理后的第二个人属性特征、单日活动属性特征与建成环境特征训练测试多种待评价模型；选性能最佳的待评价模型作为最终的个体时空大数据非通勤活动识别模型；基于预处理后的第一个人属性特征、单日活动属性特征与建成环境特征，利用个体时空大数据非通勤活动识别模型获取识别结果。与现有技术相比，本发明具有提高次要活动类别推断的准确性等优点。

本发明授权基于多源数据融合的个体时空大数据非通勤活动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的个体时空大数据非通勤活动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于预设的城市栅格数据，获取包含栅格空间信息的个体时空大数据、居民出行调查数据和城市POI数据； S2，基于所述个体时空大数据，提取第一个人属性特征与第一单日活动属性特征； 所述S2具体包括： 基于包含栅格空间信息的个体时空大数据，直接提取第一个人属性特征，同时获取用户ID、活动开始日期、活动结束日期、活动开始时间以及活动结束时间，所述第一个人属性特征包括用户的个人年龄、性别、职业； 根据所述用户ID、所述活动开始日期、所述活动结束日期、所述活动开始时间以及所述活动结束时间进行排序，得到每位用户的单日活动序列信息； 基于所述单日活动序列信息，计算第一单日活动属性特征，所述第一单日活动属性特征包括本次活动开始时间、本次活动持续时间、上一次活动是否为居家、上一次活动是否为工作、与家的直线距离、家和工作地的直线距离、活动开始日期是否为工作日以及本次活动在该居民一天中活动的顺序； S3，基于所述居民出行调查数据，提取第二个人属性特征与第二单日活动属性特征； 所述S3具体包括： 基于包含栅格空间信息的个体时空大数据，直接提取第二个人属性特征，同时获取被调查者ID、活动开始日期、活动结束日期、活动开始时间以及活动结束时间，所述第二个人属性特征包括被调查者的个人年龄、性别、职业； 根据所述被调查者ID、所述活动开始日期、所述活动结束日期、所述活动开始时间以及所述活动结束时间进行排序，得到每位被调查者的单日活动序列信息； 基于所述单日活动序列信息，计算第二单日活动属性特征，所述第二单日活动属性特征包括本次活动开始时间、本次活动持续时间、上一次活动是否为居家、上一次活动是否为工作、与家的直线距离、家和工作地的直线距离、活动开始日期是否为工作日以及本次活动在该居民一天中活动的顺序； S4，基于所述个体时空大数据与所述城市POI数据，提取第一建成环境特征，并基于所述居民出行调查数据与所述城市POI数据，提取第二建成环境特征； 所述S4具体包括： 基于包含栅格空间信息的城市POI数据，计算每种POI类型所在栅格的POI密度； 基于包含栅格空间信息的个体时空大数据、包含栅格空间信息的居民出行调查数据，分别直接提取活动地、居住地及工作地所在栅格； 关联所述POI密度与相应的活动地、居住地及工作地所在栅格，分别得到第一建成环境特征、第二建成环境特征； S5，对所述第二个人属性特征、所述第二单日活动属性特征与所述第二建成环境特征进行预处理； S6，基于预处理后的第二个人属性特征、第二单日活动属性特征与第二建成环境特征，训练并测试多种待评价非通勤活动识别模型； S7，基于测试结果，选取性能最佳的待评价非通勤活动识别模型作为最终的个体时空大数据非通勤活动识别模型； S8，对所述第一个人属性特征、所述第一单日活动属性特征与所述第一建成环境特征进行预处理； S9，基于预处理后的第一个人属性特征、第一单日活动属性特征与第一建成环境特征，利用所述个体时空大数据非通勤活动识别模型获取个体时空大数据中非通勤活动的识别结果。

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