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申请/专利权人：西安城市发展资源信息有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于数字孪生的城市规划方法及系统。方法包括步骤：获取城市人口的多维数据点；计算任意两个维度的相关性；根据任意一个维度与其他所有维度的相关性大小计算该维度的综合相关性，将所有维度的综合相关性从小到大排序，得到综合相关性序列；获取孤立树的维度序列，根据所述维度序列与所述综合相关性序列的差异计算孤立树的贡献度；将孤立树的贡献度归一化结果作为孤立树的权重；根据孤立树的权重，计算任意一个数据点的加权路径长度，获取所有多维数据点的加权异常得分，根据加权异常得分进行人口预测，实现城市规划。本发明对城市人口数据的预测结果更加准确，以便工作人员制定更加准确的城市规划计划。

主权项：1.基于数字孪生的城市规划方法，其特征在于，包括步骤：获取城市人口每个月的多维数据点，多维数据点的维度包括：人口数量、GDP水平、人均收入水平、就业率以及失业率；计算各维度数据与该维度数据的均值之间的差异，根据任意两个维度的所述差异的乘积以及这两个维度数据的标准差计算这两个维度的相关性，满足表达式： ；式中，表示第个维度和第个维度的相关性；表示任意一个维度的数据点总数；表示任意一个维度的数据点序数；表示第个维度的第个数据点的取值；表示第个维度中所有数据点的均值；表示第个维度的第个数据点的取值；表示第个维度中所有数据点的均值；其中所述相关性与所述差异的乘积呈正相关，与所述标准差呈负相关；根据任意一个维度与其他所有维度的相关性大小计算该维度的综合相关性，满足表达式： ；式中，表示第个维度的综合相关性；表示维度总数；表示维度序数，；表示第个维度与其他所有维度的相关性均值；表示标准归一化函数；将所有维度的综合相关性从小到大排序，得到综合相关性序列，其中所述综合相关性与相关性大小呈正相关；获取孤立树的维度序列，包括：对于任意一棵孤立树，从该孤立树的根节点开始依次向下获取每一层的维度，并将所获取所有的维度记为该棵孤立树的维度序列；根据所述维度序列与所述综合相关性序列的差异计算孤立树的贡献度，满足表达式： ；式中，表示第棵孤立树的贡献度；表示维度序数；表示维度序列中的第个维度所对应的标号；表示综合相关性序列中第个维度所对应的标号；表示以自然常数为底数的指数函数；所述标号的获取方式包括：对于综合相关性序列，任意一个维度在该序列中的索引位置作为该维度的标号；对于维度序列中的任意一个维度，获取该维度在综合相关性序列中的标号，并将其作为维度序列中该维度的标号；其中所述贡献度与所述差异呈负相关；将孤立树的贡献度进行归一化处理，作为孤立树的权重，满足表达式： ；式中，表示第棵孤立树的权重；表示所有孤立树的贡献度的最小值；表示所有孤立树的贡献度的最大值；根据孤立树的权重，计算任意一个数据点的加权路径长度，获取所有多维数据点的加权异常得分，包括：对于任意一个数据点，获取该数据点所在的所有孤立树中的权重，根据该数据点在所有孤立树中的权重计算该数据点在所有孤立树中的加权路径长度，其计算公式如下所示：；式中，表示第个数据点的加权路径长度；表示孤立树总数；表示孤立树序数；表示第个数据点在第棵孤立树中的路径长度；将该数据点的加权路径长度替换传统孤立森林算法中的平均路径长度计算并获取该数据点的加权异常得分；根据加权异常得分进行人口预测，包括：预设一个异常阈值，将加权异常得分大于预设异常阈值的数据点作为异常数据点；获取所有异常数据点的索引位置的均值，并将所述索引位置的均值与所采集的数据点总数的比值作为指数平滑法的平滑参数预测该城市下一个月的人口数据，从而实现城市规划。

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