研究背景与意义
城市居民活动强度的精准预测是地理空间人工智能(GeoAI)的基础研究命题， 在城市规划、交通管理及公共安全等领域具有重要应用价值。 通过前瞻性预测，能够帮助城市管理者精准锚定潜在的高强度与低强度区域， 对防范交通拥堵、保障公共安全，建设智慧城市具有重要意义。
城市规划
空间布局优化设计
交通管理
拥堵预防与疏导
公共安全
安全风险预警
现有方法的挑战与局限
核心挑战：混合功能区的功能相似性挖掘
如何挖掘城市混合功能区之间的功能相似性作为先验引导预测仍是一大挑战。 由于其复合功能特性，混合功能区在不同时段对居民活动呈现出差异化影响， 现有方法难以全面表征其功能相似性。
混合功能特性
- • 同时具备多种功能属性
- • 兼具住宅功能和商业功能
- • 不同时段主导功能不同
- • 时间敏感的功能差异
现有方法局限
- • 单一"POI序列距离"维度
- • 难以全面表征功能相似性
- • 忽略特定功能在特定时间的重要性
- • 一阶对偶关系建模局限
预测方法演进历程
早期：先验引导模型
- • 假定时空现象遵循明确数学规律
- • 构建特定参数表达式
- • 受设备算力和数据来源限制
- • 无法捕捉复杂非线性时空依赖
- • 造成精度损失问题
当前：数据引导模型
- • 大数据技术快速发展
- • 设备计算能力显著提升
- • 不需要建立显式数学表达式
- • 通过历史数据建立非线性依赖
- • 图神经网络成为主流手段
技术局限性分析
当下双引导预测模型在深入挖掘先验知识并使用其引导空间依赖关系学习的方面仍不充分。 如何有效建模并实现复杂结构性表达， 进而将其应用于深度图神经网络空间依赖建模的引导，仍是当前面临的关键挑战。
结构表达挑战
需要从一阶对偶关系向高阶多元关系突破
应用集成挑战
如何将复杂结构应用于图神经网络引导
PDGSTPM：创新的双引导预测模型
模型总体架构
本研究提出一种新颖的先验与数据双引导时空预测模型(PDGSTPM)， 融合先验引导与数据驱动的双重建模机制， 通过先验-数据双引导的图神经网络架构， 实现复杂时空依赖关系的精准建模。
多元功能相似先验
约束矩阵构建
观测数据相似
邻接约束矩阵构建
双引导时空学习
依赖关系建模
创新一：超图理论框架
超边构建机制
基于超图理论框架设计面向城市功能语义的超边构建机制
核心优势
- • 自监督学习编码混合城市功能
- • 可量化分析的高阶多元关联网络
- • 一阶对偶关系向高阶多元结构突破
- • 多元功能相似性先验表征
创新二：瓦瑟斯坦距离
多粒度相似性度量
利用一阶瓦瑟斯坦距离建立历史观测数据的多粒度相似性度量方法
核心优势
- • 捕捉居民活动强度序列形态一致性
- • 挖掘观测数据中隐含的变化特性
- • 数据层面相似性表征
- • 与功能相似性先验互补
技术实现框架
超图构建
POI数据功能语义编码
相似性度量
瓦瑟斯坦距离计算
双引导融合
先验与数据协同建模
时空预测
图神经网络架构
数学模型表达
输入参数
- • f: PDGSTPM模型
- • xt: 第t个时间步真实活动强度
- • L: 历史依赖步数
输出参数
- • x̂t+Q: 预测的第t+Q步活动强度
- • N: 研究单元个数
- • Q: 预测步数
实验结果：厦门市案例验证
实验设置
实验数据
- • 2023年3月厦门市手机定位数据
- • 城市居民活动强度预测实验
- • 真实大规模数据验证
- • 时空动态特征丰富
评价指标
- • RMSE（均方根误差）
- • MAE（平均绝对误差）
- • 单步预测精度
- • 双步预测精度
性能提升结果
方法有效性验证
精度显著提升
相比基线方法， 预测精度全面提升
双引导优势
先验与数据双引导 协同建模效果明显
时空建模
复杂时空依赖关系 精准建模能力强
与基线方法对比分析
实验结果验证了PDGSTPM模型在精准建模时空依赖关系方面的优势， 特别是在处理混合功能区的复杂时空动态方面表现突出。
短期预测优势
单步预测MAE提升9.1%，体现了模型对近期活动模式的精准捕捉
长期预测稳定
双步预测MAE提升9.8%，显示了模型的长期预测稳定性
实际应用与发展前景
应用领域
智慧城市建设
城市规划优化， 空间布局设计， 基础设施配置
交通管理优化
拥堵预警预防， 交通流量调控， 路网优化设计
公共安全保障
人群聚集预警， 应急响应规划， 安全风险评估
技术优势
方法创新性
- • 超图理论框架设计
- • 先验与数据双引导机制
- • 一阶瓦瑟斯坦距离度量
- • 高阶多元关系建模
性能优势
- • 预测精度显著提升
- • 混合功能区建模能力强
- • 复杂时空依赖关系捕捉
- • 模型泛化能力好
发展前景
技术发展方向
结合多模态数据融合， 发展更精准的活动强度预测； 集成实时数据流处理， 支持动态在线预测
应用拓展
扩展到更多城市和场景， 支持跨城市预测模型； 集成到智慧城市平台， 提供实时决策支持
地理空间人工智能意义
本研究为地理空间人工智能(GeoAI)领域提供了重要的方法论贡献， 特别是在先验知识与数据驱动方法的有机融合方面开辟了新的研究方向。
理论贡献
超图理论在城市功能建模中的创新应用
方法贡献
双引导机制的系统性建模框架
应用贡献
城市居民活动强度预测精度提升