В работе предлагается метод прогнозирования точек притяжения на слабоурбанизированных территориях с использованием графовых нейронных сетей. Модель обучается на данных мастер-планов и градостроительных документов, анализирует транспортную инфраструктуру, существующие сервисы и их взаимосвязи. Реализация метода осуществляется поэтапно посредством последовательной генерации аттракторов. Метод позволяет формировать прогнозы и оптимизировать пространственное планирование в условиях ограниченной информационной доступности.

Мордовская А.А. (науч. рук. Кудинов С.А.) Метод размещения точек притяжения с применением машинного обучения при планировании развития городских территорий // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14242