利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例

王泽朝; 周鸿运; 吴政; 马照亭; 戴昭鑫

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利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例

数字经济与产业发展 | 更新时间：2026-08-07

- 利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例
- 利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例
- 地理空间信息 2026年24卷第6期页码：117-123
- 作者机构：
  
  1. 中国测绘科学研究院
  2. 龙门石窟研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2024YFB2505804);中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目(AR2504)
- DOI：
  中图分类号： P208;TU984.12
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王泽朝, 周鸿运, 吴政, 等. 利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例[J]. 地理空间信息, 2026,24(6):117-123.

王泽朝, 周鸿运, 吴政, et al. 利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例[J]. 2026, 24(6): 117-123.
王泽朝, 周鸿运, 吴政, 等. 利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例[J]. 地理空间信息, 2026,24(6):117-123. DOI：

王泽朝, 周鸿运, 吴政, et al. 利用LSTM-Transformer的城市小区入住率预测——以济南市为例[J]. 2026, 24(6): 117-123. DOI：

摘要

在当今存量时代，城市居民的住房需求趋向多样化、个性化。城市小区入住率预测不仅对于房地产开发商、政府和城市规划者至关重要，而且能够揭示城市区域的经济活力、人口迁移趋势及社会发展潜力。通过手机信令数据结合多尺度的社会经济数据等，以济南市为例，提出了基于LSTM-Transformer的城市小区入住率预测模型，期望能填补现有入住率预测研究中的空白，并探讨了该市小区入住率的空间分布特征。实验结果表明，该模型在预测精度上优于其他传统模型，具有较高的可靠性。研究发现，济南市小区入住率呈现出由中心城区向外递减的趋势，且中东部地区入住率高于西南部。空间分布上，济南市存在入住率高值和低值聚集区，呈现出从市中心到外围由“高—高”向“低—低”聚集模式的转变。本研究构建的预测框架不仅为存量时代下的房地产精准营销提供数据支撑，也为政府优化城市公共资源配置、识别城市收缩风险及推动智慧城市精细化管理提供了科学依据和决策参考，具有显著的社会应用价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

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