基于空间大数据与人工智能大模型的工业用地智能选址方法

本发明公开基于空间大数据与人工智能大模型的工业用地智能选址方法，步骤包括：1)获取包含空间拓扑约束与经济关联规则的特征矩阵；2)提取用户选址要求中的关键分析要素；3)将空间类关键分析要素输入至CNN卷积神经网络分支，得到空间特征；将政策文本类关键分析要素输入至Transformer分支，得到政策特征；将产业链类关键分析要素输入至GNN图神经网络分支，得到产业链特征；4)生成工业用地分析结论；5)生成各可行性方案的对比报告、选址建议书、风险规避策略及应急预案。本发明通过融合多源空间数据(产业布局、交通网络、区域评估)与人工智能大模型，实现动态规划约束匹配、全生命周期风险评估及多目标优化选址。