【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于城市规划领域，特别涉及一种面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法及系统。
技术介绍
1、随着全球化的加速和城市化进程的推进，城市产业结构发生了深刻的变化。产业迁移作为城市经济发展中的重要现象，越来越受到学术界和实际应用中的关注。产业迁移不仅是城市经济转型的表现，也是社会、文化、环境等多方面因素交织影响的结果。为了有效地预测产业迁移的趋势和方向，传统的分析方法通常依赖于静态的模型和简单的假设，难以准确捕捉到复杂的时空动态变化规律。
2、为了准确预测产业迁移的动态过程，现代技术需要能够有效处理时空数据。时空数据是指在时间和空间两个维度上具有属性值的数据，通常包括时间序列数据和空间分布数据。在产业迁移问题中，时空数据的维度可以涵盖产业产值、就业人数、交通流、市场需求、经济政策等各类变量。通过综合分析这些时空数据，可以揭示城市产业迁移的规律性特征，为政策制定者提供科学依据。
3、时空建模是处理这类数据的核心任务。传统的时空建模方法多依赖于时间序列分析和空间回归模型，如arima（自回归积分滑动平均模型...
【技术保护点】
1.一种面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，所述步骤S1：面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，所述步骤S2：基于所述多模态时空数据集，提取并融合其中的空间特征与时间特征，得到融合后的时空特征，具体包括：
4.根据权利要求3所述的面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，所述步骤S3：对使用深度神经网络进行高维...
【技术特征摘要】
1.一种面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，所述步骤s1：面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，所述步骤s2：基于所述多模态时空数据集，提取并融合其中的空间特征与时间特征，得到融合后的时空特征，具体包括：
4.根据权利要求3所述的面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，所述步骤s3：对使用深度神经网络进行高维映射与处理，生成深度画像，具体包括：
5.根据权利要求4所述的面向城市产业迁移的时空特征提取与深度画像方法，其特征在于，所述步骤s4：基于每个城市的，预测未来产业迁移的方向和规模；基于预测未来可能的热点区...
【专利技术属性】
技术研发人员：盛浩，佴森，崔正龙，杨达，苏冠群，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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