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龙图腾网获悉临沂市规划建筑设计研究院集团有限公司申请的专利一种基于规划冲突识别的国土空间布局调整决策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：CN120654902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511149214.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于规划冲突识别的国土空间布局调整决策方法是由王南希;姜峰;徐慧萍设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于规划冲突识别的国土空间布局调整决策方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于规划冲突识别的国土空间布局调整决策方法，属于国土空间规划与管理技术领域。包括如下步骤：构建包含多维属性的时空冲突特征向量库；生成包含因果关系、时序关系、空间关系和从属关系的语义知识图谱；实现对冲突状态随时间推移的影响强度和持续时间的精准预测；实现跨尺度冲突传播路径的趋势分析与风险等级评估；自动识别当前布局中的显性冲突及基于传播预测的潜在冲突，并利用模糊聚类对复合型冲突进行智能分类；自动生成分阶段差异化冲突干预策略推荐方案；求解国土空间布局调整方案；判断布局调整方案是否满足预设的冲突缓解标准。

本发明授权一种基于规划冲突识别的国土空间布局调整决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于规划冲突识别的国土空间布局调整决策方法，应用于国土空间规划决策系统，其特征在于，国土空间规划决策系统包括多源数据融合模块、时空冲突分析模块、冲突传播预测模块、国土冲突知识图谱构建模块、调度决策模块和布局优化模块，包括如下步骤： 步骤1，通过多源数据融合模块对多源异构空间数据进行时空配准和语义统一，并自动提取土地利用冲突的空间分布特征、时间演变模式和语义属性特征，进而构建包含多维属性的时空冲突特征向量库； 步骤2，通过国土冲突知识图谱构建模块，基于融合后的多源数据，自动抽取冲突事件实体、冲突主体实体、空间位置实体和属性特征实体，构建四元语义网络，并识别冲突成因的完整因果链条，生成包含因果关系、时序关系、空间关系和从属关系的语义知识图谱； 步骤3，基于预训练的时空滞后效应模型和国土冲突知识图谱的语义增强，利用时空冲突分析模块自动捕捉和量化不同区域间土地利用冲突的时空传播与滞后效应，结合知识图谱中的因果链条推理结果，实现对冲突状态随时间推移的影响强度和持续时间的精准预测； 步骤4，通过冲突传播预测模块智能识别土地利用冲突在不同空间尺度间的最优传播路径，并量化各种影响因素对冲突传播的阻碍，进而实现跨尺度冲突传播路径的趋势分析与风险等级评估； 步骤5，根据预设的时空滞后阈值和影响强度阈值，自动识别当前布局中的显性冲突及基于传播预测的潜在冲突，并利用模糊聚类对复合型冲突进行智能分类； 步骤6，通过调度决策模块，基于识别出的显性冲突和潜在冲突，综合评估冲突缓解紧迫度、干预措施实施合理性和现有资源调配能力，自动生成分阶段差异化冲突干预策略推荐方案，包括应急响应期、短期治理期、中期调整期和长期巩固期的策略组合及其优先级排序； 步骤7，通过布局优化模块构建以冲突最小化、效益最大化和成本最优化为目标的多目标优化模型，综合刚性规则限制及时空滞后因素，求解国土空间布局调整方案； 预训练的时空滞后效应模型采用深度循环神经网络架构，集成编码器-解码器结构和注意力机制模块，其中：编码器部分采用双向长短期记忆网络，以捕捉时间序列中的前向和后向依赖特征；解码器部分通过多头自注意力机制，用于动态学习不同时间步之间的影响权重；模型训练过程中，基于历史冲突数据构建监督学习样本，利用滑动时间窗口生成输入序列和目标序列对，损失函数设定为均方误差与时间衰减权重的加权组合，并通过Adam优化算法进行参数迭代更新；模型验证阶段采用时间序列交叉验证方法，评估预测性能指标包括平均绝对误差、均方根误差和相关系数，同时，通过敏感性分析确定最优的滞后时间窗口长度及影响强度衰减参数，确保模型在多时空尺度下具备良好的预测稳定性； 时空冲突分析模块包括冲突识别单元、强度计算单元和传播分析单元，其中：冲突识别单元基于土地利用兼容性矩阵及空间邻近性准则，识别存在潜在矛盾的土地利用类型组合，并通过设置空间缓冲区阈值与时间间隔参数，标注潜在发生冲突的区域；强度计算单元采用多因子加权评价方法对冲突强度进行量化，综合考虑土地利用类型差异度、空间重叠面积、人口密度、经济价值和生态敏感性因素，利用层次分析法确定各因子权重并建立冲突强度评价指标体系；传播分析单元基于图论和网络分析方法构建冲突传播网络，节点表示空间单元，边表示冲突传播路径，通过计算节点中心性、聚类系数和路径长度分析冲突传播的空间模式和影响范围； 步骤3包括以下步骤： 对历史土地利用冲突事件数据进行质量检验，并基于空间权重矩阵将各区域数据映射至统一的网格单元，随后依据时间戳进行序列对齐，从而生成规范化的时空数据集； 利用时空冲突分析模块计算各网格单元的冲突强度指标，结合邻域区位特征和国土冲突知识图谱中的语义信息，基于滑动时间窗口构建融合因果关系的多维时序特征向量序列； 将多维时序特征向量序列输入预训练的时空滞后效应模型编码器部分，采用双向长短期记忆网络捕捉序列中的前向及后向关联，结合知识图谱的语义增强信息，输出包含滞后信息和因果链条推理的隐藏状态向量； 解码器通过注意力机制对隐藏状态向量进行加权汇总，融合知识图谱中的因果链条推理结果，将不同时间步的权重分布映射为当前时刻的冲突影响强度及持续时间预测参数，实现对冲突状态随时间推移的精准预测； 基于解码器输出中的滞后系数与空间传播概率，结合知识图谱的语义增强分析，将预测结果映射回地理网格，自动捕捉和量化各区域间土地利用冲突的时空传播路径及对应时间延迟，从而生成包含传播与滞后效应的时空传播轨迹图； 将预测的冲突强度和持续时间与实测数据进行误差分析；若预测误差超出设定阈值，则基于敏感性分析结果和知识图谱反馈，动态调整模型中的滞后窗口长度或空间权重参数，并迭代优化直至预测精度满足设定标准。

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