申请/专利权人：湖北欧鑫科技有限公司

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892887A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0637;G06Q10/067;G06Q50/26;G06F30/27;G06F16/29;G06V20/13;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06F18/23;G06F18/2323;G06F18/243;G06F18/27;G06N20/20;G06N5/01;G06N5/04;G06N7/01;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/0464;G06F111/08;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及土地利用优化技术领域，具体为基于大数据的土地利用优化系统，所述系统包括空间分析模块、影响评估模块、趋势预测模块、网络分析模块、策略生成模块、决策支持模块、模拟优化模块、反馈调整模块。本发明，通过利用卷积神经网络和循环神经网络，深度分析时序图像数据，有效识别土地利用变化，支持向量机分类特征，精准识别不同土地利用模式，系统动力学模型和蒙特卡罗仿真技术，全面评估土地利用影响，时间序列分析和随机森林算法结合，预测土地利用趋势，网络分析模块运用图论和网络科学方法，挖掘土地利用网络结构和风险，交叉领域分析法制定土地利用策略，决策支持和模拟优化模块，确保决策科学实用。

主权项：1.基于大数据的土地利用优化系统，其特征在于，所述系统包括空间分析模块、影响评估模块、趋势预测模块、网络分析模块、策略生成模块、决策支持模块、模拟优化模块、反馈调整模块；所述空间分析模块基于卫星图像和地理信息数据，采用高通滤波和直方图均衡化算法，对图像进行预处理，使用卷积神经网络，提取土地覆盖类型和土地利用变化特征，利用循环神经网络，对时序图像数据进行分析，识别土地利用的动态变化，并通过支持向量机法，对提取特征进行分类，识别差异化土地利用模式，并生成空间特征分析结果；所述影响评估模块基于空间特征分析结果，运用系统动力学模型，构建土地利用方案的动态关系和反馈循环，通过蒙特卡罗仿真技术，对差异化方案的影响进行随机抽样模拟，分析方案的概率分布和影响，运用线性回归和神经网络模型，分析模拟结果，定量评估土地利用方案对城市布局、交通流和资源分布的影响，生成影响评估结果；所述趋势预测模块基于空间特征分析结果，应用时间序列分析方法，对土地利用的历史趋势进行建模和分析，识别发展模式和变化趋势，利用随机森林算法构建土地利用趋势的预测模型，分析历史趋势和当前模式，预测未来土地利用趋势，使用聚类分析方法，对土地利用模式进行分类，识别并分析差异化类型的土地利用趋势，生成趋势预测结果；所述网络分析模块基于土地利用大数据，运用图论和网络科学方法，构建土地利用网络模型，通过网络模型的节点代表土地利用类型，网络模型的边代表土地利用类型之间的关系，利用节点中心性分析，识别土地利用网络中的节点和区域，通过社区检测算法，分析土地利用网络的结构特征和子群体，利用网络脆弱性和稳健性，分析识别网络中的风险点和影响因素，生成网络结构诊断结果；所述策略生成模块基于趋势预测结果、影响评估结果和网络结构诊断结果，运用交叉领域分析法，整合城市规划、环境科学和经济学的理论和方法，通过多目标优化算法，分析经济效益、社会需求和环境保护，生成土地利用策略，运用蒙特卡罗模拟，对生成的策略进行效果模拟和评估，生成综合策略方案；所述决策支持模块基于综合策略方案，运用贝叶斯网络，进行决策方案的概率推理和不确定性分析，利用决策树算法，评估土地利用方案的可行性和潜在效果，应用多目标优化法，平衡决策目标，生成决策优化方案；所述模拟优化模块基于决策优化方案，运用系统动力学模拟，对差异化决策结果进行动态模拟，评估方案的期影响和反馈，通过基于代理的模型，测试差异化策略在模拟环境中的表现，识别策略的优势和局限，应用线性规划和神经网络，对模拟结果进行优化分析，生成模拟优化结果；所述反馈调整模块基于模拟优化结果，结合用户反馈和市场动态，运用自适应学习算法，对决策方案进行优化和调整，通过交互式模拟和反馈循环，优化决策方案的灵活性和响应性，生成决策方案调整结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖北欧鑫科技有限公司 基于大数据的土地利用优化系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD