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摘要：本发明涉及人口及物质OD流分析技术领域，具体涉及一种顾及空间异质性的OD流预测方法。该方法包括：基于历史数据将研究区域内各子区域作为节点构建初始关系图；根据任意两个节点之间的实际流量和期望流量计算节点之间的连接强度；根据连接强度对初始关系图进行修剪获得优化关系图；获取优化关系图中各节点的社区指标；所述社区指标、社会经济指标和地理指标组成节点的初始特征向量；建立平滑加权损失函数，对图注意力网络进行训练；将初始特征向量输入训练完成的图注意力网络，得到节点的最终特征向量；根据两个节点的最终特征向量、实际距离以及社区关系进行预测，获取节点间的预测OD流。本发明能够有效提高OD流预测的准确性和效率。
主权项：1.一种顾及空间异质性的OD流预测方法，其特征在于，该方法包括：基于历史数据将研究区域内各子区域作为节点构建初始关系图；根据任意两个节点之间的实际流量和期望流量计算节点之间的连接强度；根据连接强度对初始关系图进行修剪获得优化关系图；获取优化关系图中各节点的社区指标；所述社区指标、社会经济指标和地理指标组成节点的初始特征向量；建立平滑加权损失函数，对图注意力网络进行训练；将初始特征向量输入训练完成的图注意力网络，得到节点的最终特征向量；根据两个节点的最终特征向量、实际距离以及社区关系进行预测，获取节点间的预测OD流；所述连接强度为： ，其中，表示节点和节点之间的连接强度；表示节点到节点之间的OD流；表示节点到节点之间的OD流；表示产生和到达节点的流量之和；所述建立平滑加权损失函数，对图注意力网络进行训练，包括：根据训练集中各节点之间的OD流出现的概率获取各节点之间的OD流对应的平滑分布概率；基于所述平滑分布概率构建平滑加权损失函数，具体为： ，其中，表示平滑加权损失函数；表示控制参数；表示节点到节点的OD流，也即是OD流的真实值；表示预测值；表示OD流的真实值对应的平滑分布概率；利用训练集结合平滑加权损失函数对图注意力网络进行训练，直至平滑加权损失函数收敛，训练完成。
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百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种顾及空间异质性的OD流预测方法
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