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公开(公告)号：CN114936957B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210561494.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明通过了一种基于移动监测数据的城市PM25浓度分布模拟及场景解析模型，包括步骤S1，基于固定监测站的PM2.5浓度移动监测数据时空校正，构建时空一致的PM2.5浓度训练数据集；步骤S2，分析污染源相关因素与PM2.5浓度的相关性，基于地理加权回归方法构建PM2.5浓度空间分异模拟模型；步骤S3，基于梯度提升树方法融合污染扩散相关因素和场景因素，对PM2.5浓度空间分异模拟模型的拟合残差进一步拟合，构建PM2.5浓度模拟与场景解析模型；步骤S4，结合部分依赖图方法，分析PM2.5浓度对场景因素的响应特征。应用本技术方案可兼顾PM2.5浓度的空间异质性以及气象和城市场景因素对PM2.5浓度的非线性影响，提升城市内部PM2.5浓度分布模拟的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN114997480B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210571594.6
申请日：2022-05-24
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于MOP‑PLUS模型的低碳导向下省域国土空间分区优化模拟方法。通过设定自然和低碳两种发展情景，针对不同主体功能区设置差异化的碳排放量、经济效益和生态效益约束目标，通过MOP模型对低碳发展情景下的用地需求进行预测，并以此为基础运用PLUS模型开展多情景下的国土空间分区优化模拟。本发明方法通过碳排放定量计算方法、多情景模拟等技术手段建立应对逻辑路径，可从省级空间规划视角下推动落实不同主体功能区的差异化控碳思路，为区域土地利用管控政策的制定提供决策依据。
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公开(公告)号：CN116932678A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310842798.3
申请日：2023-07-11
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F18/25 , G16H50/80
Abstract: 本发明涉及一种融合地理单元邻接关系和空间距离的时空重排扫描方法。该方法以地理单元邻接关系为第一优先因素，进而顾及空间距离的扫描方式，并在此基础之上计算广义似然函数和显著性水平，构建形成了完整的时空重排预警方法，提高了预警准确率和计算效率。
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公开(公告)号：CN110458111B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN201910747202.5
申请日：2019-08-14
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于LightGBM的车载激光点云电力线的快速提取方法，包括以下步骤：步骤S1：从车载激光点云中提取电力线及典型地物的点云样本，并构建训练数据集；步骤S2:分析车载激光点云电力线的基本特征，并构建点云特征向量；步骤S3:根据训练数据集，构建并训练基于LightGBM的集成学习算法模型；步骤S4:根据点云特征向量计算待提取车载激光点云数据的特征向量数值，将特征向量数值输入训练好的基于LightGBM的集成学习算法模型，提取得到电力线点云。本发明实现激光点云中电力线的快速提取，克服了支持向量机在处理高维特征向量时的效率问题。
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公开(公告)号：CN114676917A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210320840.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/30 , G06F16/2457 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及一种空驶出租汽车空间分布评估方法及系统，该方法包括以下步骤：（1）获取包含车辆载客信息的稀疏的车辆轨迹数据以及路网数据并进行预处理；（2）构建路网拓扑关系并对轨迹数据进行地图匹配；（3）基于稀疏的车辆轨迹数据，利用最短路径算法恢复精细车辆轨迹信息，包括途经节点及时间；（4）面向具体应用确定时空分析单元，计算在相应时空窗口下空驶车辆数量，基于此评估区域空驶车辆空间分布。该方法及系统有利于提高空驶出租汽车空间分布评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112885094B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110113537.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种多类型运营车辆协调发展区域识别方法，包括以下步骤；步骤S1、收集并处理车辆GPS轨迹数据。对于收集到的数据进行数据梳理；步骤S2、根据梳理后的数据提取上客地点信息；步骤S3、对梳理后的数据划分时间分析单元；步骤S4、根据上客地点信息、时空分析单元来计算出行需求的时空分布特征；步骤S5、通过时间分析单元计算车辆空驶率时空分布特征；步骤S6、参照步骤S4、S5的计算结果，以协同发展规则来识别协调发展区域；本发明能基于不同车辆GPS轨迹数据和相同的空间研究单元，计算不同时段、不同研究单元内的空驶率和出行需求来分析不同运营车辆出现“供过于求”和“供不应求”现象，以此为依据识别协调发展区域。
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公开(公告)号：CN112766240A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110293235.4
申请日：2021-03-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空关系的残差多图卷积人群分布预测方法及系统。该方法包括：包括：提取各区域各时段人群数量；进行多种空间关系构建并建模；进行时间关系构建并建模；融合时空关系预测人群分布。本发明同时考虑区域之间的邻近性、连通性和功能相似性三种空间关系以及时间关系，从而有效地提高人群分布预测的精度。
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公开(公告)号：CN112270349A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011142144.2
申请日：2020-10-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于GCN‑LSTM的个体位置预测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集用户的轨迹数据；步骤S2:度量用户轨迹的相似性;步骤S3:根据得到的用户轨迹的相似性，利用图卷积网络提取用户的相似性特征；步骤S4:构建改进的GCN‑LSTM模型;步骤S5:基于相似性特征，采用改进的GCN‑LSTM模型提取用户轨迹的时间特征，得到预测结果。本发明顾及了用户轨迹相似度，利用图卷积模型对用户轨迹的相似性特征建模，有效地提取了用户间的相似性特征，更好地利用用户相似性提高个体位置预测的正确率。
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公开(公告)号：CN110189029A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910468624.9
申请日：2019-05-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于大规模手机位置数据的自行车骑车与停车需求评估方法，以出行为分析单元，筛选自行车出行需求以及计算自行车骑车与停车需求。采用SMoT模型提取用户停留和出行，以单个出行为分析单元，根据路网出行距离筛选适宜自行车作为交通方式的出行；在计算自行车出行需求时，同样以出行为分析单元，根据基站范围内到达与出发的出行来评估自行车骑车和停车需求。同时本发明顾及公共交通接驳的自行车出行需求。针对长距离出行中的公共交通出行方式，通过引入公共交通站点数据，计算出发地和目的地与最近的公共交通站点的距离，提取适合自行车接驳的出行并计算接驳出行需求。
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公开(公告)号：CN115345373A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211004392.X
申请日：2022-08-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种公共服务设施老年人可达性预测方法，根据手机用户年龄结构信息和区域人口自然增长规律，预测老年人口分布，在此基础之上，结合公共设施资源供给和空间分布状况，运用高斯两步移动搜索法对城市老年人公共服务设施可达性进行预测。应用本技术方案能够预测未来目标时间内，老年人口空间分布情况，并据此预测老年人口来评估公共服务设施的需求情况。
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