基于异构图网络的城市道路与形态一体化智能生成方法

本发明公开了基于异构图网络的城市道路与形态一体化智能生成方法，包括以下步骤：采集目标设计场地及其所在城市的道路、地块与建筑数据；选取规划背景数据范围；构建异构图结构邻接矩阵，进行特征提取与模型预训练，获得基于道路结构与城市形态的预训练异构图神经网络；将规划背景数据导入预训练模型，预测目标设计场地的道路与形态一体化生成；将规划背景数据映射至潜在空间，学习道路与地块形态参数，结合交叉熵损失函数和反向传播算法优化参数，生成适配场地特征的道路网络及空间形态方案；最终通过UMAP方法及三维渲染引擎实现方案的可视化展示，输出包含道路等级、用地功能、建筑密度等参数的专业图纸与交互式三维模型。