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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于广义空间异质性学习的人类活动强度预测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：CN121436040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512005225.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于广义空间异质性学习的人类活动强度预测方法是由王正鸿;王毅;杨铭;刘泽雨;张广达设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于广义空间异质性学习的人类活动强度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于广义空间异质性学习的人类活动强度预测方法，包括节点到节点的传播学习、节点到分区的传播学习，使用移动性引导的图学习模块，将空间交互建模的移动性模型与图信息传播相结合；引入辐射模型计算节点之间的移动概率矩阵，捕获局部流动性决策的随机过程；引入流入和流出的迁移量来优化运动可能性的拟合；从移动性成本的角度解决局部异质性问题；使用频谱关注模块以基于节点属性动态分组节点，并根据时间演化模式自适应调整；使用线性化的变压器注意力在节点和分区之间建立动态交互，将空间分区特征作为额外的通道参数；本发明提升了预测精度，更能有效捕捉和模拟真实的人类移动规律，使其预测结果更具现实依据和可靠性。

本发明授权基于广义空间异质性学习的人类活动强度预测方法在权利要求书中公布了：1.基于广义空间异质性学习的人类活动强度预测方法，其特征在于：所述预测方法包括节点到节点的传播学习、节点到分区的传播学习， 在节点到节点的传播学习中，使用移动性引导的图学习模块，将空间交互建模的移动性模型与图信息传播相结合；引入辐射模型计算节点之间的移动概率矩阵，捕获局部流动性决策的随机过程；引入流入和流出的迁移量来优化运动可能性的拟合；从移动性成本的角度解决局部异质性问题； 在节点到分区的传播学习中，使用频谱关注模块以基于节点属性动态分组节点，并根据时间演化模式自适应调整；使用线性化的Transformer注意力在节点和分区之间建立动态交互，将空间分区特征作为额外的通道参数来实现节点-分区隶属关系的动态和自适应调整； 人类活动强度预测方法使用人类活动强度预测模型，其模型主体为Proformer，用于学习时空之间的复杂关系，其每一层都含有两个主要子模块，即节点到节点传播学习模块N2NPL和节点到分区传播学习模块N2PPL； N2NPL子模块负责将空间交互建模的移动性模型与图信息传播相结合，包括移动性引导的图学习模块；其内部组件包括：改进辐射模型组件进行物理启发，功能为基于输入数据节点之间的地理信息或吸引力信息计算一个先验传播权重矩阵并传入图卷积组件中；图卷积组件进行图网络传播，把当前节点特征与邻接关系做消息聚合；融合表示将IRM组件与图卷积中的邻接关系进行加权融合； N2PPL子模块通过学习的动态分区捕获节点和分区之间的交互模式，包括频谱关注模块；其内部组件包括：投影层负责把原始特征变换为适合注意力计算的表示；时间区域表示在时间维度上，将节点的历史序列划分为若干具有相似动态特征的时间段；空间区域表示在空间维度上，将节点划分为若干具有相似功能或相互作用模式的区域；时间区域注意力机制表示在时间维度上，学习不同时间片之间的依赖关系，强化时间模式建模；空间区域注意力机制表示在空间维度上，学习不同空间区域之间的交互关系与依赖强度，强化空间模式建模；线性特征映射将输入特征转换到新的特征空间中，以便于数据传输； 人类活动强度预测模型中，GLU的前向传播选择性地激活或抑制特征，提高模型非线性表达能力和运算性能； 人类活动强度预测模型中，通过带记忆增强的多层感知机对Propformer输出的值进行处理，将堆叠后的高层时空表示转化为最终预测，且引入“记忆”机制以保留长期或全局模式； 人类活动强度预测方法包括以下步骤； 步骤S1：在数据传输阶段，准备后续流程所需数据； 步骤S2：在时空嵌入阶段，对输入数据进行时空特征编码； 步骤S3：在N2NPL阶段，将空间交互建模的移动性模型与图信息传播相结合； 步骤S4：在N2PPL阶段，基于节点属性动态分组节点，并且根据时间演化模式自适应调整这些分组； 步骤S5：在GLU-FNN和层次归一阶段，执行预测； 步骤S6：在MA-MLP阶段，通过增强处理空间和时间不确定性的能力，对整个Propformer输出的数据进行残差跳跃连接和记忆增强，再进行MLP解码进行最终的时空预测； 所述预测方法使用基于大规模移动电话数据的历史人类活动强度、流入量及流出量的信息数据，用于以预设时长为时间粒度，在人口普查小区的精细空间单元尺度上，预测未来两小时内该空间单元的人群聚集规模与活跃程度。

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