[发明专利]基于人工智能的产业规划方法、装置、存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的产业规划方法，其特征在于，包括：

步骤S1.训练第一人工智能模型、第二人工智能模型；

步骤S2.获取用户输入的目标园区的区域位置及建设规模；

步骤S3.从互联网爬取目标园区所在城市的产业趋势信息、产业规划信息，以及目标园区所在区域位置处的生产要素信息；

步骤S4.将产业趋势信息、产业规划信息、生产要素信息作为样本集合D1输入至第一人工智能模型，利用第一人工智能模型规划并输出目标园区的产业定位及其中的产业细分内容，将目标园区的建设规模、产业定位及其中的产业细分内容作为样本集合D2输入第二人工智能模型，利用第二人工智能模型输出目标园区的产业规划方案，其中产业规划方案中的向量P包括但不限于产业聚集发展路径、产业载体类型、目标园区的功能分区、产业载体于功能分区中的落地位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：

将产业规划的内容归类成产业分析模块、产业定位模块、产业落地模块三大部分，其中产业分析模块包含城市的产业趋势内容信息类、产业规划内容信息类、目标位置的产业基础内容信息类，产业定位模块包含产业定位信息类、产业细分内容信息类，产业落地模块包含产业聚集发展路径信息类、产业载体信息类；

训练第一人工智能模型时，基于由产业趋势内容信息类、产业规划内容信息类、生产要素内容信息类三者推导产业定位信息类、产业细分内容信息类的执行路径，从历史规划方案抽取相应各信息类作为训练数据，对基于关联规则学习算法进行训练，以获得第一人工智能模型，其中模型输入为样本集合D1，输出为目标园区的产业定位及其中的产业细分内容。

训练第二工智能模型时，基于由产业定位信息类、产业细分内容信息类两者推导产业聚集发展路径信息类、产业载体信息类的执行路径，从历史规划方案抽取相应各信息类作为训练数据，对关联规则学习算法进行训练，以获得第二人工智能模型，其中模型输入为样本集合D2，输出为产业规划方案。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述产业趋势内容信息类进一步包含的细项有国际产业发展信息、国内扶持产业政策、地方产业指引信息；

所述产业规划内容信息类进一步包含的细项有城市目标、产业潜力、产业链、产业集群、产业政策；

所述生产要素内容信息类进一步包含的细项有目标园区所在区域位置处的区位、禀赋、竞合、产业现状、产业发展历程；

所述产业定位信息类进一步包含的细项有目标园区的最优选的产业定位方向；

所述产业细分内容信息类进一步包含的细项有最优选产业定位方向的细分产业内容；

所述产业聚集发展路径信息类进一步包含的细项有最优选产业定位方向的产业聚集发展路径；

所述产业载体信息类进一步包含的细项有基于所述细分产业内容所确定的产业载体类型、目标园区的功能分区、产业载体于功能分区中的落地位置。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一人工智能模型、第二人工智能模型所用的学习算法相同。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，第一人工智能模型、第二人工智能模型所用的学习算法为Apriori算法，在步骤S4中，还将支持度阈值η₁输入至第一人工智能模型，以及将支持度阈值η₂输入至第二人工智能模型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，基于网络爬虫算法实施所述爬取。