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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利居民通勤行为与用地失衡交互模式的识别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：CN116342356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310179115.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权居民通勤行为与用地失衡交互模式的识别方法是由刘耀林;仝照民;张紫怡;安睿;王好峰;朱奕设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本居民通勤行为与用地失衡交互模式的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种居民通勤行为与用地失衡交互模式的识别方法，包括：收集并处理研究区数据集；将研究区划分为若干交通分析小区TAZ；基于重力模型计算任意两个TAZ对之间的有向通勤吸引力，并将TAZ作为二分网络的节点，以有向通勤吸引力的值作为二分网络节点间的加权边，构建加权二分网络；将实际通勤OD流数据映射至加权二分网络，得到加权二分网络中每个节点的就业岗位数量和居民数量，进而确定任意两个TAZ间的通勤流容量；以最大化网络的全局边权重为优化目标进行最优流量分配；对比网络中实际和最优通勤流量，识别其中显著过载及显著欠载两种异常通勤模式；输出异常通勤模式识别结果。

本发明授权居民通勤行为与用地失衡交互模式的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种居民通勤行为与用地失衡交互模式的识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：收集并处理研究区数据集，其中，收集的数据包括研究区内的居民通勤OD大数据； 步骤2：将研究区划分为若干交通分析小区TAZ； 步骤3：基于重力模型计算任意两个TAZ对之间的有向通勤吸引力，并将步骤2得到的TAZ作为二分网络的节点，以有向通勤吸引力的值作为二分网络节点间的加权边，构建加权二分网络； 步骤4：将实际通勤OD流数据映射至加权二分网络，得到加权二分网络中每个节点的就业岗位数量和居民数量，进而确定任意两个TAZ间的通勤流容量； 步骤5：在约束条件下，以最大化网络的全局边权重为优化目标进行最优流量分配； 步骤6：对比网络中实际和最优通勤流量，识别其中显著过载及显著欠载两种异常通勤模式； 步骤7：输出异常通勤模式识别结果，并展示其空间分布； 其中，步骤3中计算有向通勤吸引力的方法为： 对于任意两个和，对的有向通勤吸引力通过重力模型计算为： 式中，是在日间的百度用户热力密度；是和之间的路网距离；为比例因子，用于调整可达性有向通勤对吸引力的影响程度；是通勤就业相关的功能水平，其通过不同类别POI的密度计算得到： 式中，表示第种POI类别的权重，根据通勤调查数据确定；表示第种POI类别的密度；表示POI的总类别数量； 步骤4中任意两个TAZ节点和节点间的通勤流容量确定为： 式中，是节点的居住人口，是节点的就业岗位数量，节点的就业岗位信息和居住人口信息由居民通勤OD大数据汇总至TAZ获得，并且不包括在同一TAZ内居住和工作的居民； 步骤5的具体实现方式如下： 假如将S和T视为具有无限容量的虚拟源节点和汇节点，并假设所有通勤流都从S流出并流入T，则在约束条件下，TAZ之间的最优通勤交互通量表示为最大匹配问题： ； 约束条件为： ； 式中是从节点流向节点的通勤流；是从虚拟节点S流向节点的通勤流，即来自居住地的流量；是从节点流向虚拟节点T的通勤流，即流向就业地的流量； 三个约束条件分别代表节点间的容量约束、网络中没有省域流量以及流量与边的权重成正比。

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