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龙图腾网获悉北大国土空间规划设计研究院(北京)有限责任公司申请的专利一种利用人工智能算法进行城市通勤格局优化的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：CN119671812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202311169467.4，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种利用人工智能算法进行城市通勤格局优化的方法是由马琦伟;黄竞雄;刘安琪;刘溪;党安荣设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用人工智能算法进行城市通勤格局优化的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及城市治理技术领域，具体涉及一种利用人工智能算法进行城市通勤格局优化的方法，包括以下步骤：根据手机信令数据识别城市就业中心数据，并对数据汇总进行预处理；利用高斯混合模型识别就业地与就业中心的空间相对分布特征及其影响权重；通过XGBoost模型识别居住地与就业地的空间相对变化规律分析职住关系；利用XGBoost模型求解引力模型识别居住地和就业地之间的通勤规律得到通勤结构；通过智能优化算法模拟就业中心调整，预测就业地、居住地及通勤流的变化生成通勤格局；通过收集实际的通勤数据和用户反馈，对通勤格局进行评估。本发明可为城市公共设施格局、城市品质提升、城市精细治理提供数据支持和科学指导。

本发明授权一种利用人工智能算法进行城市通勤格局优化的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用人工智能算法进行城市通勤格局优化的方法，其特征在于，该优化方法包括以下步骤： S1、根据手机信令数据识别城市就业中心数据，并对数据汇总进行预处理； S2、利用高斯混合模型识别就业地与就业中心的空间相对分布特征及其影响权重； S3、通过XGBoost模型识别居住地与就业地的空间相对变化规律分析职住关系； S4、利用XGBoost模型求解引力模型识别居住地和就业地之间的通勤规律得到通勤结构； S5、通过智能优化算法模拟就业中心调整，预测就业地、居住地及通勤流的变化生成通勤格局； S6、通过收集实际的通勤数据和用户反馈，对通勤格局进行评估； 所述利用高斯混合模型识别就业地与就业中心的空间相对分布特征及其影响权重包括以下步骤： S21、根据每组网格中心通勤流累计数量，在目的地的网格中心坐标内生成通勤量随机点； S22、使用高斯混合模型识别就业中心与就业岗位分布、就业人口分布的关联； S23、使用头尾分割法对各就业中心的权重进行量化； 通过XGBoost模型识别居住地与就业地的空间相对变化规律分析职住关系包括以下步骤： S31、输入两期通勤人口的居住地与就业地分布数据，并融合居住地与就业地的相似性权重，构建同质关系网络； S32、利用同质关系网络自动提取居住地与就业地的变化规律特征； S33、将提取的特征作为XGBoost模型的输入点，迭代训练获得最佳的分析模型； S34、通过分析XGBoost模型的特征重要性，了解居住地与就业地的空间相对变化规律； 所述利用XGBoost模型求解引力模型识别居住地和就业地之间的通勤规律得到通勤结构包括以下步骤： S41、收集输入居住地与就业地的网络坐标、通勤规模与人口规模，其中，通勤规模为通勤流的观测值，人口规模为常住人口的观测值； S42、通过XGBoost求解引力模型建立人口规模与居住地和就业地之间的距离之间的关系模型； S43、利用收集到的数据通过最小二乘法估计引力模型中的参数，并采用交叉验证法对引力模型进行评估； S44、根据建立好的引力模型，通过模型预测通勤人口数量，分析居住地和就业地之间的通勤规律。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北大国土空间规划设计研究院(北京)有限责任公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区中关村北大街127-1号4层4-2-01室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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