(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211046776.8 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 深圳大学 地址 518060 广东省深圳市南 山区南海大 道3688号 (72)发明人 张立　杨晓春　齐奕　陈宏胜　 (74)专利代理 机构 深圳市君胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44268 专利代理师 王娅洁　李可 (51)Int.Cl. G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 社区居民人口微观数据合成方法、 装置、 终 端及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种社区居民人口微观数据 合成方法、 装置、 终端及存储介质， 本发明首先在 行政区域宏观人口统计数据与社区的微观人口 抽样数据的基础上通过迭代比例更新算法获得 社区人口微观数据集， 然后输入神经网络模型以 学习家庭与住栋 之间关系， 以效用损失最小为目 标将各家庭样本优化分配至各住栋， 获得带有空 间信息与居民属性的社区居民人口微观数据。 实 现了城市社区尺度人口社会经济属性信息的预 测， 为公配设施选址、 交通仿真模拟、 防灾 资源配 置等应用场景提供数据信息支持， 促进城市精细 化治理的推进。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 115409671 A 2022.11.29 CN 115409671 A 1.社区居民人口微观数据合成方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于行政区域宏观人口统计数据与 社区的微观人口抽 样数据， 根据迭代比例更新算法 获得社区人口微观数据集， 所述社区人口微观数据集中包括住栋信息和家 庭信息； 将所述社区人口微观数据集输入神经网络模型， 获得用于预测 家庭与住栋之间关系的 预测模型； 基于所述预测模型、 各类住栋的真实容量形成的约束条件， 以效用损 失最小为目标将 所述社区人口微观数据集中各家庭样本 分配至各类住栋， 获得带有空间信息与居民属性的 社区居民人口微观数据。 2.如权利要求1所述的社区居民人口微观数据合成方法， 其特征在于， 所述神经网络模 型的输入层提取家庭特征和住栋特征， 所述家庭特征包括： 家庭人口数量、 最高受教育程 度、 最大年龄、 代际结构； 所述住栋特 征包括： 住栋户型、 住栋租金、 产权属性。 3.如权利要求1所述的社区居民人口微观数据合成方法， 其特征在于， 所述基于行政区 域宏观人口统计数据与社区的微观人口抽样数据， 根据迭代比例更新算法获得社区人口微 观数据集， 包括： 根据微观人口抽样数据中家 庭分类与人口特 征之间的关系， 获得 频率矩阵； 基于所述频率矩阵， 根据迭代比例更新 算法获得 各人口特征对应的联合分布值； 循环迭代并根据 所述频率矩阵和所述联合分布值计算每一 次迭代的拟合度， 直至所述 拟合度小于设定阈值， 获得 各家庭分类的概 率分布； 基于所述概率分布， 采用蒙特卡洛方法随机抽取家庭样本至所述社区人口微观数据 集。 4.如权利要求3所述的社区居民人口微观数据合成方法， 其特征在于， 计算拟合度的表 达式为： 其中， σ 为拟合度， Dij为频率矩阵， Cj为联合分布值， m为人口特 征的数量， W 为权重向量。 5.如权利要求1所述的社区居民人口微观数据合成方法， 其特征在于， 所述神经网络模 型的误差函数模型为： 其中， tn为期望输出， un为实际输出， N 为家庭样本的个数。 6.如权利要求1所述的社区居民人口微观数据合成方法， 其特征在于， 所述基于所述预 测模型、 各类住栋的真实容量形成的约束条件， 以效用损失最小为 目标将所述社区人 口微 观数据集中各家庭样本 分配至各类住栋， 获得带有空间信息与居民属性的社区居民人口微 观数据， 包括： 基于各类住栋的真实容量的约束条件， 以效用损 失最小化为目标， 构建动态优化模型 的目标函数， 所述动态优化模型用于对各住栋居民进行优化分配； 获得各类住栋的特征并将该特征、 所述预测模型的预测结果输入动态优化模型， 获得 所述社区居民人口微观数据。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115409671 A 27.如权利要求6所述的社区居民人口微观数据合成方法， 其特征在于， 所述目标函数的 表达式为： 其中， Aik为预测的第i类家庭选择k类住栋的概率， i＝1,2,3...M， M为家庭类别的数量； Bik为第i类家庭对应的4个属性， k＝1,2,3,4； Dij为第i类家庭被分配到第j类住栋的数量， i ＝1,2,3...M,j ＝1,2,3...N， N为住栋类型的数量； Pi＝0或1表示在分配过程中该住栋是否 被选中， i ＝1， 2， ...N； Wk为第k种住栋属性的权 重， 为Pi的均值。 8.社区居民人口微观数据合成装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 社区人口微观数据集获取模块， 用于基于行政区域宏观人口统计数据与社区的微观人 口抽样数据， 根据迭代比例更新算法获得社区人 口微观数据集， 所述社区人 口微观数据集 中包括住栋信息和家 庭信息； 预测模块， 用于将所述社区人口微观数据集输入神经网络模型， 获得用于预测家庭与 住栋之间关系的预测模型； 分配模块， 用于基于所述预测模型、 各类住栋的真实容量形成的约束条件， 以效用损失 最小为目标将所述社区人口微观数据集中各家庭样本分配至各类住栋， 获得带有空间信息 与居民属性的社区居民人口微观数据。 9.智能终端， 其特征在于， 所述智能终端包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器上 并可在所述处理器上运行的社区居民人口微观数据合成程序， 所述社区居民人口微观数据 合成程序被所述处理器执行时实现如权利要求 1‑7任意一项 所述社区居民人口微观数据合 成方法的步骤。 10.计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有社区居民人 口微观数据合成程序， 所述社区居民人口微观数据合成程序被处理器执行时实现如权利要 求1‑7任意一项所述社区居民人口微观数据合成方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115409671 A 3