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基于卷积长短时记忆网络的城市扩张模拟方法及系统
申请人信息
- 申请人:中山大学
- 申请人地址:510000 广东省广州市海珠区新港西路135号
- 发明人: 中山大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于卷积长短时记忆网络的城市扩张模拟方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311566355.2 |
| 申请日 | 2023/11/23 |
| 公告号 | CN117591618A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06F16/29 |
| 权利人 | 中山大学 |
| 发明人 | 陈逸敏; 周子皓; 刘小平; 许晓聪; 齐志新; 石茜; 罗明; 廖威林 |
| 地址 | 广东省广州市海珠区新港西路135号 |
摘要文本
中山大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于卷积长短时记忆网络的城市扩张模拟方法及系统，该方法包括：获取目标区域内空间变量栅格和时间序列城市用地栅格，并构建数据集；基于所述数据集生成地图切片，得到训练数据；基于卷积长短时记忆网络，引入通道注意力机制及背景嵌入机制，构建扩张模型；基于所述训练数据对所述扩张模型进行训练，得到训练完成的扩张模型；基于训练完成的扩张模型对待测切片数据进行预测，得到城市发展概率图。该系统包括：数据获取模块、训练数据构建模块、模型构建模块、模型训练模块和预测模块。通过使用本发明，实现对未来城市扩张的精确模拟。本发明可广泛应用于模型模拟领域。
专利主权项内容
1.一种基于卷积长短时记忆网络的城市扩张模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域内空间变量栅格和时间序列城市用地栅格，并构建数据集；基于所述数据集生成地图切片，得到训练数据；基于卷积长短时记忆网络，引入通道注意力机制及背景嵌入机制，构建扩张模型；基于所述训练数据对所述扩张模型进行训练，得到训练完成的扩张模型；基于训练完成的扩张模型对待测切片数据进行预测，得到城市发展概率图。