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传统的人行道研究侧重于大规模人行道可步行性的定量分析，无法捕捉环境与个体因素之间的动态相互作用。城市数字孪生秉承“科技向善”的理念，寻求以人工智能为基础的方法来将人类与数字中介技术结合起来，以增强人类的预测能力。我们采用 GraphSAGE-LSTM，这是一个基于众包数据和计算机视觉的地理空间人工智能 (GeoAI) 框架，以预测人类在人行道上的舒适度。将行人及其与周围建成和未建成环境的相互作用概念化为以人为中心的动态图，我们的模型捕捉到由人类行走的连续运动引起的时空变化，从而使 GraphSAGE-LSTM 具有时空显式性。我们的实验表明，与传统的机器学习模型和两个最先进的深度学习框架相比，所提出的模型的准确率高出 20% 以上，从而增强了城市数字孪生的预测能力。该模型的源代码在 GitHub 上公开共享。
以人为本的数字孪生
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