一种基于图神经网络的城市产业集群发展路径预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110720084.6
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-28
申请人：
南京大学

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著录项信息

专利名称	一种基于图神经网络的城市产业集群发展路径预测方法
申请号	CN202110720084.6	申请日期	2021-06-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-10	公开/公告号	CN113240209A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区汉口路22号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	沈丽珍;崔喆;刘梦雨
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	梁天彦

摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的城市产业集群发展路径预测方法，包括产业集群历史发展数据库构建，利用Scholl集聚指数进行分行业分区域的集聚指数测度，产业集聚区与集群识别，基于会话将集群内产业的引入序列构建复杂网络，复杂网络的节点为不同的产业，其引入顺序构成有向的会话关系，从而生成产业发展路径网络；而集群内的网络和集群之间的网络共同构成了整体的复杂网络；对整体网络使用社会网络分析方法分析，并采用神经网络模型对产业发展路径进行预测。本发明可为城市或产业园区进行产业招商、产业规划时的产业选择提供决策依据，为规划工作者和园区管理者在制定产业发展策略时提供更加强有力的数据支撑和方向研判。

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