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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种土地利用变化模拟预测方法、装置、设备及介质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：CN115169744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210965719.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种土地利用变化模拟预测方法、装置、设备及介质是由赵鹏军;卢业勤;陈霄依;万婕;万丹设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土地利用变化模拟预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种土地利用变化模拟预测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：采集地理信息兴趣点数据以及手机信令大数据并提取得到土地利用数据；提取土地模拟变量模型中的基期年数据作为驱动因子；将所述土地利用数据和所述驱动因子输入逻辑回归模型并标定各驱动因子的影响系数；提取土地模拟变量模型中的动态预测年数据代入所述逻辑回归模型，并进行计算得到土地模拟预测结果。本公开的方法精度高，相对于现有的基于Logistic‑CA的土地利用模拟技术在土地类型分类上实现更加细化，因而类型精度更高。相比于传统算法，新技术实现了动态模拟，采用时空大数据和动态模拟技术动态迭算、动态调整参数，因而时间尺度上精度更高。

本发明授权一种土地利用变化模拟预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时空大数据的土地利用变化模拟预测方法，其特征在于，包括： 采集地理信息兴趣点数据以及手机信令大数据并提取得到土地利用数据； 提取土地模拟变量模型中的基期年数据作为驱动因子； 将所述土地利用数据和所述驱动因子输入逻辑回归模型并标定各驱动因子的影响系数； 提取土地模拟变量模型中的动态预测年数据代入所述逻辑回归模型，并进行计算得到土地模拟预测结果； 将所述土地模拟预测结果以图形显示或以消息的形式推送给用户； 所述提取土地模拟变量模型中的动态预测年数据代入所述逻辑回归模型，并进行计算得到土地模拟预测结果具体包括： 将研究区划分成250m网格单元，对每一个网格单元中每一类用地的地理信息兴趣点数据的频数密度和类别比例进行统计计算，选择类别比例最大的用地类型作为城市用地的主导类型； 计算公式为： ； 其中，频数密度是网格单元内第i类地理信息兴趣点数据占该类地理信息兴趣点数据总量的比例；ni为网格单元内第i类地理信息兴趣点点的数量，是研究区第i类地理信息兴趣点的总数；类别比例是网格单元内第i类地理信息兴趣点数据的频数密度占该单元内所有类别地理信息兴趣点数据频数密度的比例； 对于某一网格性质转变为某一地类的总体概率值为： ； 其中，为局部转换概率，即在t时刻城市用地单元i转化为其他性质用地的概率，计算公式为： ； 式中，，其中，γ0，γ1，……，γn为权重系数，，，……，为土地利用转换的各项驱动因子； 为邻域作用，计算公式为： ； 其中，是条件函数，若中心元胞以外的邻域元胞状态为v，则赋值为1，否则为0，之后求和表示所有邻域元胞中状态为v的数量； 为用地转换系数，表示某一种土地类型向其他土地利用类型转换的固有难度； 为惯性系数，表示当前元胞的土地利用类型为k时，在第t次迭代时仍为k的继承性，与别表示第t-1次和第t-2次迭代中土地利用类型k的宏观需求与实际分配数量的差值，初始惯性系数均设为1，计算公式为： ； 所述手机信令大数据具体包括： 年龄标签、性别标签、驻留信息、居住地网格编号、网格居住人口数量。

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