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一种基于图神经网络的城市管理投诉事件预测方法及系统

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本发明公开了一种基于图神经网络的城市管理投诉事件预测方法及系统，该方法设计了基于区域性质将城市资源表征成拓扑图的建模方案，利用城市空间的功能分区类别把城市分割成多个不规则边界的区域，并基于区域之间的空间连接关系构建基础邻接矩阵，基于区域之间的功能相似性构建功能相似性邻接矩阵。在此基础上使用基于多图融合的时空图神经网络同时捕捉时空信息，再通过全连接神经网络进行城市管理投诉事件的预测。本发明完整地保留了城市各区域间的功能相关性，并可以同步捕获城市管理投诉事件在空间维度和时间维度上的依赖关系，从而为预测不同时空窗口内城市管理投诉事件的发生数量提供了有效的技术方案。

著录项

公开/公告号CN112907056A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-04

原文格式PDF
申请/专利权人之江实验室;中国科学院大学;
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申请/专利号CN202110172121.4
发明设计人唐海娜;张旭;
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申请日2021-02-08
分类号G06Q10/06(20120101);G06Q50/26(20120101);G06F16/9537(20190101);G06N3/04(20060101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人应孔月
地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼
入库时间 2023-06-19 11:14:36

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-07-12

授权

发明专利权授予

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