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龙图腾网恭喜天津市土地利用事务中心(天津市中国国际矿业大会综合服务中心)申请的专利市政基础设施信息分布及空间可视化方法、系统及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118550965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410801390.6，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权市政基础设施信息分布及空间可视化方法、系统及设备是由朱江;杨志;孙童;俞鹏程;李畅设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本市政基础设施信息分布及空间可视化方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种市政基础设施信息分布及空间可视化方法、系统及设备，该方法包括：获取目标区域内各个市政基础设施项目的成熟度指数及地理位置；在地图上创建整个目标区域的不规则网格图层，根据已有项目地块数据和街区数据为基础进行网格单元划分；根据完成赋值的网格单元的成熟度指数，通过混合局部多项式加权插值方法HLPWI进行计算，为未赋值的目标网格单元赋值，生成整个区的成熟度分布模型，最终生成表征市政基础设施成熟度分布密集度的空间分布图。本发明实现全面、高效的市政基础设施成熟度信息分布空间可视化展示，提高了估算精度，减少了人工干预，提高了评价效率，并且，对复杂地理特征和不规则数据有较强适应性。

本发明授权市政基础设施信息分布及空间可视化方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种市政基础设施成熟度分布空间信息可视化方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域内各个市政基础设施项目的成熟度指数以及各个市政基础设施项目所在地理位置；在地图上创建覆盖目标区域的网格图层，基于GIS技术将各个市政基础设施项目的成熟度指数与所述网格图层相匹配，以将各个市政基础设施项目的成熟度指数赋值给当前市政基础设施项目所在地理位置对应的区域；对网格图层中完成成熟度指数赋值的块状区域分别建立网格单元，并对剩余未赋值的空白区域按街区划分形成不规则的网格单元，对网格图层中每个网格单元进行唯一标识；根据已赋值网格单元的成熟度指数，采用混合局部多项式加权插值方法估算网格图层中未赋值的其他网格单元的成熟度指数，生成市政基础设施成熟度分布的空间分布图，以对目标区域内各个市政基础设施项目的成熟度的空间分布情况进行可视化展示；所述根据已赋值网格单元的成熟度指数，采用混合局部多项式加权插值方法估算网格图层中未赋值的其他网格单元的成熟度指数，包括：步骤1，采用权重公式计算每个已知点的权重，公式如下所示： （1）式中：表示已知点的权重； 表示位置与已知点的距离； 表示距离权重参数，一般取2； 表示已知点处的成熟度指数值，范围在0到100之间； 表示城市化程度影响系数，0到1之间的值，即城市化程度对权重的影响程度； 表示已知点处的城市化程度特性值，即建筑密度； 表示城市化程度参数，控制城市化程度影响的衰减速度； 表示时间特性影响系数，0到1之间的值，即时间特性对权重的影响程度； 表示已知点处的时间特性值，即项目建成时间、最近一次维护时间的特性值； 表示时间特性值的最大值，用于归一化时间特性的影响；步骤2，采用混合局部多项式加权插值的方法对已知点进行初步估算获取成熟度密度估计值，公式如下所示： （2）式中：表示在网格单元处的成熟度密度估计值； 表示已知点处的成熟度指数值； 表示已知点的权重，根据距离和其他相关因素计算得出，由公式（1）得出； 表示多项式系数，通过最小二乘法拟合得到； 表示多项式的最高阶数，即成熟度分层阶数； 表示参与计算的已知点的数量，结合成熟度项目数据的多样性和复杂性确定；步骤3，采用扩散公式将高层级点的影响辐射到低层级点，根据距离衰减和高层级点的不同影响因子，获取扩散后成熟度指数值，公式如下所示： （3）式中：表示位置处的扩散后成熟度指数值； 表示初步估算值权重系数，0到1之间的值，通过调整权重系数使插值结果误差最小； 表示周围高层级点影响的权重系数，0到1之间的值，满足； 表示初步估算的成熟度指数值； 表示位置周围的高层级点数量； 表示位置周围第个高层级点的成熟度指数值； 表示位置与高层级点的距离； 距离衰减参数，控制距离衰减的速度； 表示高层级点的影响因子，表示不同高层级点的权重差异；步骤4，引入非线性修正项，根据初步估算结果和周围网格单元的差异进行自适应调整，得到最终的成熟度指数值，公式如下所示： （4）式中：表示位置处的最终成熟度指数值； 表示初步估算的成熟度指数值； 表示扩散后成熟度指数值； 表示自适应调整系数，表示修正初步估算与周围平均值的差异，0到1之间的值； 表示自适应非线性修正系数，表示引入的非线性调整的权重，0到1之间的值； 表示位置周围网格单元的平均成熟度指数值； 表示位置周围第个网格单元的成熟度指数值； 表示位置周围的网格单元数量；步骤5，通过运行结果合理性判断算法，使用初始设置的扩散参数（）和自适应参数（）进行初步的成熟度分布计算，计算完成后将预测的成熟度指数值与实际已知的成熟度指数值进行比较，获取误差平均值，公式如下所示： （5）式中：是误差平均值； 是已知点的数量； 是第个已知点的实际成熟度指数值； 是第个已知点的预测成熟度指数值；对误差平均值与预设的阈值进行比较，当判定误差平均值小于预设的阈值则认为结果合理，系统停止迭代并生成最终的成熟度分布模型；当判定误差平均值大于或等于阈值，则进行自动更新扩散参数（）和自适应参数（）；其中，自动更新扩散参数（）和自适应参数（）具体包括：计算误差对各参数的偏导数，得到梯度信息，根据计算出的梯度信息，使用梯度下降法来更新参数值，公式如下所示： （6）式中：为具体参数值，即； 为误差对参数的偏导数； 为学习率，用于控制每次参数调整的步幅；使用更新后的参数，重新计算成熟度分布，并再次计算新的误差平均值，重复步骤3和步骤4，并重新进行合理性判断，直到误差小于阈值或达到最大迭代次数为止，直至获取所有单元网格成熟度指数；所述获取目标区域内各个市政基础设施项目的成熟度指数，包括：确定市政基础设施的评价指标，建立市政基础设施评价树，所述评价树包括三级评价结构，低一级别的评价指标为影响高一级别的各个评价指标的细化评价指标；为市政基础设施各级评价指标生成用于表示评价指标两两比较相对重要程度的评价语言，并为不同相对重要程度的评价语言配置对应的模糊数值，所述模糊数值用于通过所包含数值串中各个数值的大小标识当前模糊数值表示的相对重要程度；基于各级评价指标对应的模糊数值建立各低一级别的评价指标相对于对应的高一级别的评价指标两两比较相对重要程度的模糊判断矩阵；根据模糊判断矩阵运用模糊层次分析法计算出各个市政基础设施项目的成熟度指数；所述根据模糊判断矩阵运用模糊层次分析法计算出各个市政基础设施项目的成熟度指数，包括：对各模糊判断矩阵进行行归一化处理，以将每行中各评价指标对应的模糊数值转换成归一化模糊数，并对所述归一化模糊数进行去模糊化处理，得到每个评价指标的局部权重；判断各模糊判断矩阵是否具有一致性；若具有一致性，则计算每个评价指标相对于市政基础设施总目标的全局权重，若不具有一致性，则调整所述模糊判断矩阵中的模糊数值，以使得校正后的模糊判断矩阵满足一致性，然后再计算每个评价指标相对于市政基础设施总目标的全局权重；对低一级别的评价指标的局部权重与各市政基础设施项目的当期等级的各个评价指标对应的分数进行乘积运算，得到低级别评价指标的加权得分，将低级别评价指标的加权得分与上一级别评价指标的权重相乘，并递归地执行当前步骤，直至得到最高级别的评价指标的加权得分，并将其作为对应市政基础设施项目的成熟度指数；所述判断各模糊判断矩阵是否具有一致性，包括：对于每一模糊判断矩阵通过模糊算法计算其模糊一致性指数FCI；根据各个模糊判断矩阵的模糊一致性指数FCI和预设的随机一致性指数计算模糊一致性比率FCR，模糊一致性比率计算公式如下： （7）式中：表示模糊判断矩阵的最大特征值，p表示模糊判断矩阵中已选评价指标数量；若FCR小于或等于预设验证阈值，则判定模糊判断矩阵具有一致性；所述计算每个评价指标相对于市政基础设施总目标的全局权重，包括：将每个评价指标的局部权重与其上级一级别的评价指标的局部权重相乘，以此方式递归地向上直至最高级别的评价指标，从而获得每个指标相对于市政基础设施总目标的全局权重。

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