一种先验与数据双引导的城市居民活动强度预测方法

本发明涉及一种先验与数据双引导的城市居民活动强度预测方法，属于空间信息技术领域。所述方法，使用基于POI和格网提取多元功能相似性作为先验知识，并基于历史数据挖掘和学习数据层面的相似性与先验知识形成互补，使用先验知识和历史数据的相似性来引导深度图神经网络学习空间依赖关系并结合时间卷积网络和输出层来进行城市居民活动强度预测。本发明：（1）深入挖掘多元功能相似性这一先验知识来引导模型聚焦于真正存在空间依赖格网间的联系，显著提高模型的精度；（2）采用了先验知识和数据双引导，通过融合模块动态自适应地调整两者的权重，从而实现优势互补，增强发明的泛化性能。