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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提供一种通勤数据生成方法及系统，其中方法包括：确定待生成通勤数据的目标城市人口普查数据；将所述待生成通勤数据的目标城市人口普查数据输入至通勤数据生成模型，得到所述通勤数据生成模型输出的目标城市通勤数据；其中，所述通勤数据生成模型是基于源城市通勤数据及历史保存的人口普查数据对分别划分为若干区域的源城市和目标城市的地图数据构建的图神经网络模型进行自适应对抗训练后得到的。本发明实现了在人口移动数据缺乏的目标城市生成可靠准确的通勤数据。

主权项：1.一种通勤数据生成方法，其特征在于，包括：确定待生成通勤数据的目标城市人口普查数据；将所述待生成通勤数据的目标城市人口普查数据输入至通勤数据生成模型，得到所述通勤数据生成模型输出的目标城市通勤数据；其中，所述通勤数据生成模型是基于源城市通勤数据及历史保存的人口普查数据对分别划分为若干区域的源城市和目标城市的地图数据构建的图神经网络模型进行自适应对抗训练后得到的，包括：基于分别划分为若干区域的源城市和目标城市的地图数据得到包含区域邻接关系的源城市拓扑结构数据和目标城市拓扑结构数据；基于所述源城市拓扑结构数据和目标城市拓扑结构数据构建所述图神经网络模型，并基于所述历史保存的人口普查数据聚合得到包括源城市拓扑结构数据在内的源城市的区域静态属性数据和包括目标城市拓扑结构数据在内的目标城市的区域静态属性数据；将所述源城市通勤数据、源城市的区域静态属性数据和目标城市的区域静态属性数据输入所述图神经网络模型后进行自适应对抗训练，得到所述通勤数据生成模型；将所述源城市通勤数据、源城市的区域静态属性数据和目标城市的区域静态属性数据输入所述图神经网络模型后进行自适应对抗训练，得到所述通勤数据生成模型，包括：将所述源城市通勤数据、源城市的区域静态属性数据和目标城市的区域静态属性数据输入所述图神经网络模型，得到起点区域特征、终点区域特征和起点终点区域连通性特征拼接的区域对特征；将所述区域对特征与距离直接元素相乘得到增强距离的二阶特征，将所述起点区域特征、终点区域特征、起点终点区域连通性特征和增强距离的二阶特征拼接，得到新的区域对特征；基于所述新的区域对特征进行自适应对抗训练后得到所述通勤数据生成模型。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 一种通勤数据生成方法及系统