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龙图腾网获悉清华大学申请的专利跨尺度城市人口移动行为生成方法和模型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：CN120046789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510123171.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权跨尺度城市人口移动行为生成方法和模型是由丁璟韬;苑苑;李勇设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨尺度城市人口移动行为生成方法和模型在说明书摘要公布了：本发明提供了一种跨尺度城市人口移动行为生成方法和模型，方法包括：获取城市人口真实的第一个体移动轨迹和第一群体移动流量；利用第一个体移动轨迹和第一群体移动流量，生成模拟的第二个体移动轨迹，并聚合成模拟的第二群体移动流量；分别比较第一个体移动轨迹和第二个体移动轨迹、第一群体移动流量和第二群体移动流量，并基于比较结果给出奖励信号；评估生成的第二个体移动轨迹对个体移动模式、以及第二群体移动流量对群体流量规律的符合程度，并给出优势函数；根据优势函数更新生成器的参数。本发明克服了现有模型简化描述的局限性，能够更全面地捕捉城市移动的复杂性，包括个体移动的异质性、个体间的相互作用以及个体与环境之间的复杂关系。

本发明授权跨尺度城市人口移动行为生成方法和模型在权利要求书中公布了：1.一种跨尺度城市人口移动行为生成方法，其特征在于，所述方法由行为生成模型执行，所述行为生成模型包括第一优化目标及第二优化目标，所述第一优化目标用于生成一个与提取的经验策略在统计上相似的真实移动决策策略；所述第二优化目标用于最小化生成的流动与地面实况数据之间的误差； 所述第一优化目标的函数如下： minπLdistPdatalt|x＜t,vlt|x＜t,LerrorFt,data,F∏lt|x＜t； 所述第二优化目标的函数如下： 其中：Ldist表示两个分布之间的距离；Lerror表示预测结果的损失；Pdata表示真实个体轨迹分布；Ft,data表示真实群体流量分布；lt|x＜t表示给定历史移动x＜t的情况下，在时间t访问位置lt的概率； 所述方法包括： 获取城市人口真实的第一个体移动轨迹和对应的第一群体移动流量； 利用所述第一个体移动轨迹和所述第一群体移动流量，学习个体移动模式和群体流量规律，并生成模拟的第二个体移动轨迹； 将所述第二个体移动轨迹聚合成模拟的第二群体移动流量； 分别从个体层面和群体层面比较所述第一个体移动轨迹和所述第二个体移动轨迹、所述第一群体移动流量和所述第二群体移动流量，并基于比较结果给出个体层面和群体层面的奖励信号； 分别根据所述奖励信号评估生成所述第二个体移动轨迹对个体移动模式、以及所述第二群体移动流量对群体流量规律的符合程度，并根据评估结果给出近端策略优化算法的优势函数； 根据所述优势函数以及所述奖励信号更新所述行为生成模型的轨迹生成参数； 所述利用所述第一个体移动轨迹和所述第一群体移动流量，学习个体移动模式和群体流量规律，并生成模拟的第二个体移动轨迹包括： 将所述第一个体移动轨迹输入门控循环单元网络，学习个体历史移动轨迹的表示； 将所述第一群体移动流量转换为区域级别的流量分布； 基于所述个体历史移动轨迹的表示和所述区域级别的流量分布，分两阶段生成所述第二个体移动轨迹，其中第一阶段确定区域，第二阶段在确定区域内选择具体位置。

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