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龙图腾网获悉浙江省国土空间规划研究院申请的专利一种建设项目用地节地评价分析方法及系统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：CN120672517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511178555.X，技术领域涉及：G06Q50/16；该发明授权一种建设项目用地节地评价分析方法及系统是由柴祥君;滕龙妹;安文占;钟和曦;韩晶;魏轶设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建设项目用地节地评价分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种建设项目用地节地评价分析方法及系统。属于建设项目规划技术领域，所述方法包括：构建多维度节地评价指标体系；从多渠道采集建设项目相关数据，将获取的相关数据存入云平台；通过云平台对获取的相关数据进行处理；基于上述评价指标，采用多目标优化算法构建节地评价模型；通过构建的节地评价模型，对建设项目用地情况进行模拟运算，获得各项节地指标的具体数值，并通过对比分析，获得建设项目在各体系上的定量化的节地评价结果。采用多渠道采集建设项目相关数据，并将数据存储于云平台，提高了数据的获取效率和存储安全性，为后续的分析和处理提供了充分的数据支持。

本发明授权一种建设项目用地节地评价分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建设项目用地节地评价分析方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建多维度节地评价指标体系；从多渠道采集建设项目相关数据，将获取的相关数据存入云平台； S2、通过云平台对获取的相关数据进行处理；基于上述评价指标，采用多目标优化算法构建节地评价模型； S3、通过构建的节地评价模型，对建设项目用地情况进行模拟运算，获得各项节地指标的具体数值，并通过对比分析，获得建设项目在各体系上的定量化的节地评价结果； S4、基于节地评价结果，生成节地评价建议，并将节地评价建议通过可视化方式反馈给相关人员； 所述S2，包括： S21、所述云平台接收到压缩后的相关数据块，对所述数据块进行解压缩，所述云平台对所述数据块进行预处理； S22、将预处理后的数据块分别存储到不同的子空间，并为每个子空间分配计算资源，通过分布式计算框架对各个子空间的数据分别进行处理； S23、处理过程中，通过负载均衡算法实时监测各个子空间的资源利用率，设置调整阈值并制定调整策略，当某个子空间的数据量超过或低于某个阈值时触发调整； S24、若某个子空间的数据量超过阈值，则将其拆分成多个子空间，或将部分数据迁移到其他子空间中； S25、若某个子空间的数据量过少，则将其合并到其他子空间中，或将其他子空间的数据迁移到该子空间中； S26、实施实时的数据划分调整，并持续监控系统资源和数据量的变化情况；根据监控结果，不断调整数据划分策略； S27、处理完成后，将各个子空间的处理结果进行汇总，基于获得的处理结果，运用多目标优化算法，构建节地评价模型； 所述S22，包括： 根据预处理后数据的特征，采用改进的k-means++算法对数据进行初始聚类，形成逻辑上的子空间划分； 基于历史数据和实时监控，构建轻量级LSTM神经网络模型，预测每个子空间未来5分钟内的计算资源需求； 采用基于深度强化学习的资源调度器，以最小化任务完成时间和最大化资源利用率为目标，动态分配容器化计算资源； 在SparkFlink基础上扩展支持地理空间数据处理的算子，并集成PyTorchTensorFlowGPU加速能力； 根据子空间数据规模与复杂度，自动调整任务并行度，通过遗传算法搜索最优并行度配置；基于检查点的任务状态快照，结合心跳检测和备用节点池，在节点故障时30秒内恢复任务； 通过HDFS的机架感知策略和Cassandra的Snitch定位，优先将数据所在的子空间调度到同一机架的计算节点；对频繁访问的节地评价指标数据，采用Alluxio内存文件系统进行多级缓存； 对不同数据分别设计适配器，通过统一元数据模型实现跨模态关联查询；针对具有时空属性的数据，采用Space-TimeCube模型进行三维可视化分析，识别用地变化的时空模式； 对实时监测数据采用Flink流处理，对历史数据采用Spark批处理，通过Lambda架构统一结果输出；且，在数据分块时，对敏感属性添加拉普拉斯噪声； 对涉及多方协作的子空间数据，采用Paillier同态加密方案，支持加密状态下的指标计算；基于ApacheRanger进行列级动态脱敏。

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浙江省国土空间规划研究院，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区地信路2号；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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