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龙图腾网获悉同济大学申请的专利城市复杂要素演化预测方法及装置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：CN119903721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411752825.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权城市复杂要素演化预测方法及装置是由甘惟;吴志强;邹怡轩设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市复杂要素演化预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种城市复杂要素演化预测方法及装置，具有这样的特征，包括步骤S1，根据现有的城市规划数据构建设施距离函数；步骤S2，依次判断指定区域的各个现有设施点是否满足设施距离函数，若否，则执行步骤S3；步骤S3，根据设施距离函数和所有兴趣点POI数据，计算得到各个不满足设施距离函数的现有设施点对应的预测设施点的位置数据和类型；步骤S4，对每个预测设施点，根据指定地区的城市建筑数据和该预测设施点的位置数据，判断该预测设施点是否可行，若是，则将预测数据点作为新增设施点；步骤S5，将所有新增设施点的位置数据和类型作为演化预测结果。总之，本方法能够生成准确的城市演化预测结果。

本发明授权城市复杂要素演化预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种城市复杂要素演化预测方法，用于生成指定地区的演化预测结果，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，根据现有的城市规划数据构建设施距离函数，所述城市规划数据包括兴趣点POI数据和城市建筑数据； 步骤S2，依次判断所述指定区域的各个现有设施点是否满足所述设施距离函数，若否，则执行步骤S3； 步骤S3，根据所述设施距离函数和所有所述兴趣点POI数据，计算得到各个不满足所述设施距离函数的所述现有设施点对应的预测设施点的位置数据和类型； 步骤S4，对每个所述预测设施点，根据所述指定地区的城市建筑数据和该预测设施点的所述位置数据，判断该预测设施点是否可行，若是，则将所述预测数据点作为新增设施点； 步骤S5，将所有所述新增设施点的所述位置数据和所述类型作为所述演化预测结果， 其中，对所述城市规划数据的所有所述兴趣点POI数据进行聚类分析，得到多个所述类型， 在所述步骤S1中，对所述兴趣点POI数据通过机器学习和概率分布计算，得到所述设施距离函数， 所述设施距离函数根据两个所述现有设施点对应的所述类型之间的关系，得到这两个所述设施点之间的约束条件， 其中，所述关系包括相融、相依、相持、相避和相离， 所述关系为相融时，所述约束条件为设施点A和设施点B分布在同一个空间，且距离不超过k； 所述关系为相依时，所述约束条件为设施点A和设施点B分别分布在相邻的两个空间，且距离不多于k； 所述关系为相持时，所述约束条件为设施点A和设施点B在k范围内共存，且所述设施点B和所述设施点A的距离与设施点A的密度呈正相关； 所述关系为相避时，所述约束条件为设施点A和设施点B在k范围内共存，且所述设施点B在所述设施点A的k范围内时，所述设施点A的功能失效； 所述关系为相离时，所述约束条件为设施点A和设施点B在k范围内不能共存， 将所述城市规划数据对应的区域，按照预设规则进行划分后的每个子区域作为所述空间。

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