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龙图腾网获悉成都市规划设计研究院申请的专利一种规划情景下的动态职住平衡状态评估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：CN118364957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202410519425.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种规划情景下的动态职住平衡状态评估方法及系统是由张晓荣;廖家仪;汪小琦;于儒海;周垠;陈青尧;刘欣;李永华设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种规划情景下的动态职住平衡状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种规划情景下的动态职住平衡状态评估方法及系统，涉及城市规划技术领域；搭建规划用地与通勤量的“桥梁”进行规划情景下动态职住平衡评估，打通了规划情景变量与动态职住平衡关键变量之间的联系，让规划状态下的动态职住平衡评估成为可能，进而为职住平衡的规划措施提供了量化的支撑和评估手段；同时本方案还构建基于空间域的图神经网络算法进行通勤流量分配，将地块之间的拓扑邻近效应纳入考虑，刻画地块之间的通勤流量受局部结构和邻居属性的影响，有效的提高预测的准确度、可操作性、算法效率和结果准确度。

本发明授权一种规划情景下的动态职住平衡状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种规划情景下的动态职住平衡状态评估方法，其特征在于，包括： 步骤一，获取目标区域的规划情景数据，所述规划情景数据包括规划情景下的用地数据和路网数据； 步骤二，构建目标区域的通勤发生量模型、通勤吸引量模型和通勤成本模型； 步骤三，基于通勤发生量模型、通勤吸引量模型和通勤成本模型，构建基于空间域的图神经网络算法完成通勤分配，进而得到规划情景下不同地块之间的通勤流量； 步骤四，基于规划情景下不同地块之间的通勤流量计算出动态职住平衡指数； 所述通勤发生量模型的构建方法包括： S1，对目标区域的用地类型进行划分，将目标区域中存在通勤发生的区域划分成居住用地和商业服务业用地，每类用地包括多个地块； S2，确定对标城市，并计算出对标城市在现状下每类用地的通勤发生率，得到规划情景下目标区域的通勤发生率目标值； S3，基于目标区域的现状通勤数据测算出每类用地的实际通勤发生率； S4，分析对标城市的通勤发生率与目标区域的实际通勤发生率，确定目标区域中每类用地在规划情景下的通勤发生率； S5，将每类用地在规划情景下的通勤发生率与对应用地建筑面积相乘，得到各地块的规划通勤发生量； 步骤S4包括以下子步骤： S41，对比现状用地数据与规划情景下用地数据的空间关系和用地类别，识别出规划新增目标类别用地，所述目标类别用地包括居住用地和商业服务业用地； S42，用规划新增目标类别地块对应街道相同类别用地的平均通勤发生率，赋值新增类别用地的通勤发生率； S43，根据式计算出实际通勤发生率和规划目标值之间的扩样系数x； 其中n代表某类用地的地块总数，代表地块i通勤发生量，代表地块i建筑面积，A代表规划情景下目标区域的通勤发生率目标值； S44，根据式计算各个地块在规划情景下的通勤发生率初始值； S45，对通勤发生率初始值进行校正得到各地块规划情景下的通勤发生率：将通勤发生率初始值小于预设参考范围的赋值为预设参考范围的最小值，将通勤发生率初始值大于预设参考范围的赋值为预设参考范围的最大值； 所述构建基于空间域的图神经网络算法完成通勤分配，进而得到规划情景下不同地块之间的通勤流量，包括方法： H1，根据地块之间的邻接关系构建地块之间的N×N邻接矩阵A，N为目标区域的地块总数； H2，基于各地块的位置、通勤吸引量、通勤发生量及用地类型构建特征矩阵X； H3，基于包含L层图卷积层的编码器对邻接矩阵A和特征矩阵X进行图嵌入操作； H4，选择起点和终点构建出通勤成本OD矩阵，将通勤成本OD矩阵表示向量与对应的通勤成本拼接后，作为随机森林回归模型的输入，预测出起点和终点之间的通勤流量； H5，基于H4训练出图神经网络模型； H6，将规划情景下的用地类型、通勤吸引量、通勤发生量和通勤成本输入已训练好的图神经网络模型中得到规划情景下不同地块之间的通勤流量，对规划情景下不同地块之间的通勤流量进行调整； 步骤四包括以下过程： 以通勤吸引量总和作为总就业人数sumpop，逐一判断通勤成本OD矩阵中起点地块和终点地块的通勤人数总和pop； 基于总就业人数sumpop和通勤人数总和pop计算出动态职住平衡指数r： 。

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