一种基于元胞自动机的城市群空间模拟方法、系统及设备与流程

技术邻域

本发明涉及城市规划和地理学技术领域，尤其涉及的是一种元胞自动机的城市群空间模拟方法、系统及设备。

背景技术：

空间模拟是空间可持续发展规划与管理提供重要的参考依据。元胞自动机(cellularautomaton，ca)作为一种离散动力学模型，被广泛应用于城市群空间模拟等研究中。但在ca模型中将各个城市看成孤立发展个体，缺乏对城市间空间交互影响的考虑，难以真实反映区域一体化下的城市群空间协同发展。因此，基于ca模型无法实现对城市群空间交互作用进行精细建模，以及无法对城市群空间协同发展进行精准模拟，空间模拟的准确性不满足可持续发展规划和管理的需求。

因此，现有技术有待于进一步的改进。

技术实现要素：

鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于提供一种元胞自动机的城市群空间模拟方法、系统及设备，克服现有技术中由于进行城市群空间模拟时将各个城市作为独立的个体进行空间模拟，缺乏城市之间协同发展对城市群空间模拟的影响，导致空间模拟扩张准确性低的缺陷。

本发明实施例公开的方案如下：

第一方面，本实施例提供了一种基于元胞自动机的城市群空间模拟方法，其中，包括：

获取目标城市群区域内的基础地理数据，并将目标城市群区域划分为多个空间单元，得到各个空间单元对应的单元基础地理数据；其中，每个所述空间单元对应为一个元胞；

获取所述目标城市群区域内的手机信令数据，并基于所述手机信令数据构建各个元胞对应的城市群元胞时空流量矩阵；

根据各个元胞对应的所述单元基础地理数据和所述城市群元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则，并根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟。

可选的，所述转换影响规则包括：城市群交互影响规则；

所述根据各个元胞对应的所述单元基础地理数据和所述城市群元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则的步骤包括：

基于距离衰减效应，根据所述元胞时空流量矩阵和元胞之间的距离信息，计算城市群内所有城市中元胞的土地利用转换概率，得到所述城市群交互影响规则。

可选的，所述转换影响规则还包括：邻域影响规则和城市群要素影响规则；

所述根据各个元胞对应的所述单元基础地理数据和所述城市群元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则的步骤还包括：

在预设邻域范围内根据相邻元胞的由非城市元胞转换为城市元胞确定元胞转换的影响概率，得到邻域影响规则；

根据各个元胞对应的单元基础地理数据中各个城市群影响要素的数据信息，计算不同城市群影响要素对元胞转换的影响概率，得到所述城市群要素影响规则。

可选的，所述基于距离衰减效应，根据所述元胞时空流量矩阵和元胞之间的距离信息，计算城市群内所有城市中元胞的土地利用转换概率，得到所述城市群交互影响规则的步骤包括：

根据所述元胞时空流量矩阵和各个元胞处于城市群中的位置，计算城市群城市间的流量强度；

基于城市群交互影响的距离衰减效应，根据所述城市群城市间的流量强度和各个元胞之间的欧式信息，计算城市空间交互对城市中各个元胞的影响概率；

根据所述城市空间交互对城市中各个元胞的影响概率计算得到城市群内所有城市中元胞的土地利用转换概率。

可选的，所述在预设邻域范围内根据相邻元胞的由非城市元胞转换为城市元胞确定元胞转换的影响概率，得到邻域影响规则的步骤包括：

根据邻域状态的元胞城市化概率测度非城市元胞转换为城市元胞的影响概率，其影响概率为：

其中，p1(pxy＝urban)为邻域状态的元胞城市化概率，取值范围为0-1，con(sx，y＝urban)为条件函数，当元胞为城市元胞，则值为1，否则为0，k×k为预设摩尔领域，k为正整数。

可选的，所述根据各个单元基础地理数据中各个城市群影响要素的数据信息，计算不同城市群影响要素对元胞转换的影响概率，得到所述城市群要素影响规则的步骤包括：

利用逻辑回归模型计算非城市元胞在多重城市群要素影响下转换为城市元胞的影响概率，其影响概率的计算公式为：

其中，p2(pxy＝urban)为不同城市群影响要素对元胞转换的影响概率，其取值范围为0-1；z为多重城市群要素所产生的影响值，其表达式为：

zx，y(pxy＝urban)＝β0+β1x1+β2x2+…++βnxn

其中，x1，x2，…，xn表示为影响要素变量取值；β1，β2，…，βn为logistic回归的权重系数，β0为logistic回归的常数项。

可选的，所述根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟的步骤包括：

根据所述转换影响规则计算得到各个元胞的状态转换为城市用地的概率；

根据目标研究区域内初始时刻的城市用地元胞的个数和非城市用地元胞的个数以及所述各个元胞的状态转换为城市用地的概率进行多次迭代，计算预设迭代次数之后，所述目标研究区域内所述城市用地元胞的个数和非城市用地元胞的个数。

第二方面，本实施例提供了一个基于元胞自动机的城市群空间模拟系统，其中，包括：

第一数据获取模块，用于获取目标城市群区域内的基础地理数据，并对将目标城市群区域划分为多个空间单元，得到各个空间单元对应的单元基础地理数据；其中，每个所述空间单元对应为一个元胞；

第二数据获取模块，获取所述目标城市群区域内的手机信令数据，并基于所述手机信令数据构建各个元胞对应的多尺度城市群元胞时空流量矩阵；

空间模拟模块，用于根据各个元胞对应的所述单元基础地理数据和所述城市群元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则，并根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟。

第三方面，本实施例提供了一种终端设备，其中，包括处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现所述的基于元胞自动机的城市群空间模拟方法的步骤。

第四方面，本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的基于元胞自动机的城市群空间模拟方法的步骤。

有益效果，本发明提供了一种元胞自动机的城市群空间模拟方法、系统及设备，通过获取目标城市群区域内的基础地理数据，并对将目标城市群区域划分为多个空间单元，得到各个空间单元对应的单元基础地理数据；获取所述目标城市群区域内的手机信令数据，并基于所述手机信令数据构建多尺度城市群元胞时空流量矩阵；根据各个单元基础地理数据和所述元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则，并根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟。本实施例所提供的方法通过将城市群空间交互作用纳入城市群空间模拟转换规则中，在城市群尺度下实现空间扩张模拟，为未来城市群联合扩张提供客观指标，有助于实现城市群协调发展与优化。

附图说明

图1是本实施例所提供的元胞自动机的城市群空间模拟方法步骤流程图；

图2是本实施例所提供的所述方法的具体应用实施例的原理示意图；

图3是本实施例所述元胞自动机的城市群空间模拟系统的结构示意图；

图4是本实施例所述终端设备的原理结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

本技术邻域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术邻域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属邻域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

发明人发现现有技术中针对城市群空间模拟时，广泛使用的离散动力学模型为元胞自动机(cellularautomaton，ca)，但是在元胞自动机模型中将各个城市作为一个独立发展的个体来研究各个城市之间的相互作用，但是事实情况是城市之间的发展是相互影响的，城市之间协同发展也将成为今后出城市化发展的主要方向，因此将城市作为一个独立的个体进行城市群空间模拟，无法得到准确的空间模拟结果。

为了克服上述现有技术中出现的问题，本实施例提供了一种新的基于元胞自动机的城市群空间模拟方法，所述方法获取目标城市群区域内的基础地理数据和手机信令数据，并基于基础地理数据和手机信令数据计算各个城市元胞转换的转换影响规则，并根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟。本实施例中由于基于手机信令数据计算城市群内所有城市中元胞的土地利用转换概率，得到城市群交互影响规则，从而实现对城市群空间模拟的准确预测。

下面结合附图，对本发明所公开的所述方法做更为详细的解释。

示例性方法

本实施例提供了一种基于元胞自动机的城市群空间模拟方法，如图1所示，包括：

步骤s1、获取目标城市群区域内的基础地理数据，并将目标城市群区域划分为多个空间单元，得到各个空间单元对应的单元基础地理数据；其中，每个所述空间单元对应为一个元胞。

首先收集目标城市群区域内的基础地理数据，基础地理数据为和土地用地相关的信息，比如目标城市群区域的遥感影像数据、交通数据、土地使用数据和与城市区域相关的经济社会条件等数据。

当获取到目标城市群区域内的基础地理数据后，对城市群区域进行栅格化处理，将其划分为多个空间单元，比如，统一划分为500*500米的网格空间单元。城市群以地级市为单位区分不同城市，根据此规则，空间单元分为城市内部空间单元与城市间空间单元。

步骤s2、获取所述目标城市群区域内的手机信令数据，并基于所述手机信令数据构建各个元胞对应的城市群元胞时空流量矩阵。

由于城市内的元胞与其他城市的元胞之间的相互影响可以通过城市群元胞时空流量强度来体现，因此本步骤中获取目标城市群区域内的手机信令数据，对其进行预处理后，提取出手机信令出现轨迹，构建出多尺度城市群元胞时空流量矩阵。具体的，对所述手机信号数据进行预处理包括：去除其中重复的数据、去除属性缺失的数据、去除时间和空间不属于目标研究时空范围内的数据等。

步骤s3、根据各个元胞对应的所述单元基础地理数据和所述城市群元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则，并根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟。

传统ca模型的主要包括元胞、元胞状态、邻域和转化规则四个要素。城市元胞的定义为土地划分单元，m＝[mij]m×n，其中m×n为城市内部元胞空间大小，mij为元胞行列号。

每个元胞对应上述步骤s1中对城市群进行区域划分，得到各个空间单元，每个空间单元对应一个元胞，根据各个空间单元所处的城市位置不同，元胞分为城市元胞和非城市元胞，而步骤中所需要计算得到的转换影响规则为基于手机信令数据计算得到，从而将城市之间相互协作信息加入到对城市群空间模拟的考量之中，实现更加准确的对城市群空间模拟做出预测。

具体的，所述基于距离衰减效应，根据所述元胞时空流量矩阵和元胞之间的距离信息，计算城市群内所有城市中元胞的土地利用转换概率，得到所述城市群交互影响规则的步骤包括：

步骤s31、根据各个元胞对应的所述元胞时空流量矩阵和各个元胞处于城市群中的位置，计算城市群城市间的流量强度。

步骤s32、基于城市群交互影响的距离衰减效应，根据所述城市群城市间的流量强度和各个元胞之间的欧式信息，计算城市空间交互对城市中各个元胞的影响概率。

步骤s33、根据所述城市空间交互对城市中各个元胞的影响概率计算得到城市群内所有城市中元胞的土地利用转换概率。

进一步的，所述转换影响规则包括：城市群交互影响规则；

基于距离衰减效应，根据所述元胞时空流量矩阵和元胞之间的距离信息，计算城市群内所有城市中元胞的土地利用转换概率，得到所述城市群交互影响规则。

具体的，所述转换影响规则还包括：邻域影响规则和城市群要素影响规则；

所述根据各个单元基础地理数据和所述元胞时空流量矩阵确定元胞状态的转换影响规则的步骤包括：

在预设邻域范围内根据相邻元胞的由非城市元胞转换为城市元胞确定元胞转换的影响概率，得到邻域影响规则；

根据各个单元基础地理数据中各个城市群影响要素的数据信息，计算不同城市群影响要素对元胞转换的影响概率，得到所述城市群要素影响规则。

所述在预设邻域范围内根据相邻元胞的由非城市元胞转换为城市元胞确定元胞转换的影响概率，得到邻域影响规则的步骤包括：

根据邻域状态的元胞城市化概率测度非城市元胞转换为城市元胞的影响概率，其影响概率为：

其中，p1(pxy＝urban)为邻域状态的元胞城市化概率，取值范围为0-1，con(sx，y＝urban)为条件函数，当元胞为城市元胞，则值为1，否则为0，k×k为预设摩尔领域，k为正整数。

进一步的，所述根据各个单元基础地理数据中各个城市群影响要素的数据信息，计算不同城市群影响要素对元胞转换的影响概率，得到所述城市群要素影响规则的步骤包括：

利用逻辑回归模型计算非城市元胞在多重城市群要素影响下转换为城市元胞的影响概率，其影响概率的计算公式为：

其中，p2(pxy＝urban)为不同城市群影响要素对元胞转换的影响概率，其取值范围为0-1；z为多重城市群要素所产生的影响值，其表达式为：

zx，y(pxy＝urban)＝β0+β1x1+β2x2+…++βnxn

其中，x1，x2，…，xn表示为影响要素变量取值；β1，β2，…，βn为logistic回归的权重系数，β0为logistic回归的常数项。

进一步的，所述根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟的步骤包括：

根据所述转换影响规则计算得到各个元胞的状态转换为城市用地的概率；

根据目标研究区域内初始时刻的城市用地元胞的个数和非城市用地元胞的个数以及所述各个元胞的状态转换为城市用地的概率进行多次迭代，计算预设迭代次数之后，所述目标研究区域内所述城市用地元胞的个数和非城市用地元胞的个数。

下面结合本发明方式的具体应用实施例，结合图3所示，对本发明所述的方法做进一步的说明。

步骤一：对城市基础地理数据进行处理，得到使之符合步骤三中处理要求的数据，具体内容包括：

收集数据集，并进行数据处理。收集土地利用现状数据、数字高程模型等自然条件资料，将遥感影像(如空间分辨率30m的landsattm影像)解译的土地利用数据重分类为工业用地、商服用地、住宅用地、水体、道路、未利用用地六类；收集交通规划图、研究区域统计年鉴等经济社会条件资料，从经济社会条件资料中分别提取各年度的交通数据、人口密度、人均gdp等经济社会属性数据。交通数据包括交通线路、交通枢纽等。交通线路含现状和规划的高速公路、国道、省道、城市主干道等道路，以及高铁、普铁；交通枢纽含现状和规划的高速公路出入口、高铁站点、普铁站点等。

城市群空间分区。对城市群区域进行栅格化处理，统一划分为500*500米的网格空间单元。城市群以地级市为单位区分不同城市，根据此规则，空间单元分为城市内部空间单元与城市间空间单元。

步骤二：对手机信令数据进行处理，构建多尺度城市群城市内元胞时空流量矩阵，具体方法如下：

城市内的元胞同时受到其所在城市和相邻城市的城市流的共同影响。城市群元胞时空流量强度通过计算城市内不同元胞之间以及不同城市不同元胞之间的居民出行数量来获得；

对手机信令数据进行质量清洗，包括去除重复数据，去除属性缺失的数据，去除时间和空间不在研究范围内的数据；

通过提取手机信令出行轨迹，构建多尺度城市群元胞时空流量矩阵，t_q^p表示元胞p所在城市内从其他元胞q到元胞p的出行流量；p_m^p表示元胞p相邻城市内的其他元胞m到元胞p的出行流量。

步骤三：设计综合的、多层次的元胞状态的转换影响规则，构建微观分配的城市群影响机制模型。具体方法如下：

城市空间元胞状态转换主要受国土、人口、产业、经济、规划、交通出行等因素共同作用。将元胞状态的转换影响规则为三类：邻域影响规则、城市群要素影响规则、城市群交互影响规则。

邻域影响规则考虑一定邻域范围内元胞对中心元胞的影响，通过使用邻域元胞的城市化状态来测度非城市元胞(x，y)转换为城市元胞的概率，表示为：

其中，p1(pxy＝urban)为邻域交互规则对元胞转换的影响值，即基于邻域状态的元胞城市化率，取值范围为0-1。con(sx，y＝urban)为条件函数，如果元胞为城市元胞，则值为1，否则为0。在一种实施方式中，采用5×5扩展的摩尔邻域，每个元胞有24个邻域元胞。

城市群要素影响规则主要指从历史数据中获取反映国土环境、经济发展、交通区位等的城市群影响要素，衡量不同要素对元胞土地利用转换的影响。采用逻辑回归模型计算非城市元胞(x，y)在多重要素影响下，转换为城市元胞的概率为：

其中，p2(pxy＝urban)为城市和居民主题城市群交互规则对元胞转换的影响值，即基于多重影响要素变量的元胞城市化率，取值范围为0-1。

上式中的z值描述了多重影响要素所产生的影响。定义自然环境、土地价格、产业状态、人口密度、交通状况、政策因素6个影响要素，这6个影响要素共同决定了元胞(x，y)在下一个时刻的状态。其中，z的表达式为：

zx，y(pxy＝urban)＝β0+β1x1+β2x2+…++βnxn

其中，x1，x2，…，xn表示为影响要素变量取值。β1，β2，…，βn为logistic回归的权重系数，β0为logistic回归的常数项。

城市群交互影响规则是本发明对传统ca模型转换规则改进的核心。考虑城市群交互影响的距离衰减效应，城市空间交互对城市中各个元胞的影响表示为：

其中，表示元胞(x，y)的土地利用转换概率受到来自城市i的作用力。d(x，y，xi，yi)为城市i的中心点(xi，yi)到元胞(x，y)的欧式距离。为城市群城市间的流量强度，由步骤二的城市群元胞时空流量矩阵和计算而来，计算公式为：

如果元胞p位于城市i内，则b＝0，a＝1。如果元胞p不位于城市i内，则a＝0，b＝1。表示元胞p所在城市i的其他元胞对元胞p的出行流量；表示其他城市i的元胞对p的出行流量。

综合城市群内所有城市的影响，计算得到城市群内所有城市中元胞(x，y)的土地利用转换概率：

步骤四：基于步骤三得到的元胞状态的转换影响规则，构建顾及城市群空间交互作用的元胞自动机城市群空间模拟方法，主要方法如下：

元胞状态类型即其所代表的区域的用地性质，包含两类：城市用地类型和非城市用地类型，用状态集表示为{0，1}。

元胞的状态转换为城市用地的概率p(pxy＝urban)可以表示为：

上式中，p(pxy＝urban)为研究区内非城市元胞(x，y)转为城市元胞的概率，p1(pxy＝urban)、p2(pxy＝urban)、p3(pxy＝urban)分别表示邻域交互规则、城市群要素影响规则、城市群交互影响规则对非城市元胞的土地转换概率。

在研究区域随机选择1000个城市用地元胞，1000个非城市用地元胞，作为初始时刻状态。

在模拟过程中进行多次迭代，将p(pij＝urban)与一个确定的阈值pthres(urban)进行比较，决定该元胞是否会转换为城市元胞。

具体迭代方法为：利用时刻t的元胞状态计算下一时刻t+1的中心元胞状态，表示为其中t，t+1为离散时刻，为元胞在t，t+1时刻的状态，n为邻域。

在每次迭代时，将p(pij＝urban)与一个确定的阈值pthres(urban)进行比较，从而决定该元胞是否会转换为城市元胞。

pthres(urban)的取值需要多次试验，由模拟目标年城市元胞数量决定。

本发明所述的方法，通过从时空轨迹大数据中提取城市群时空出行强度特征，作为转换影响规则嵌入ca模型，能够准确反映城市区域一体化下的城市群空间模拟，同时能够为未来城市群协同发展提供客观指标，支撑城市群协同发展与优化。

示例性设备

本实施例在公开上述方法的基础上，还公开了一个基于元胞自动机的城市群空间模拟系统，如图3所示，包括：

第一数据获取模块110，用于获取目标城市群区域内的基础地理数据，并将目标城市群区域划分为多个空间单元，得到各个空间单元对应的单元基础地理数据；其中，各个空间单元对应为元胞；

第二数据获取模块120，获取所述目标城市群区域内的手机信令数据，并基于所述手机信令数据构建各个元胞对应的城市群元胞时空流量矩阵；

空间模拟模块130，用于根据各个元胞对应的所述单元基础地理数据和所述城市群元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则，并根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟。

在上述方法的基础上，本实施例还公开了一种终端设备，包括处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现所述的一个基于元胞自动机的城市群空间模拟方法的步骤。一种实施方式中，所述终端设备可以为手机、平板电脑或智能电视。

具体的，如图4所示，所述终端设备包括至少一个处理器(processor)20以及存储器(memory)22，还可以包括显示屏21、通信接口(communicationsinterface)23和总线24。其中，处理器20、显示屏21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。显示屏21设置为显示初始设置模式中预设的用户引导界面。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例中方法的步骤。

此外，上述的存储器22中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器22作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令或模块。处理器30通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令或模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的基于元胞自动机的城市群空间模拟方法。

存储器22可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。例如，u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

另一方面，本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述元胞自动机的城市群空间模拟方法的步骤。

本发明提供了一种元胞自动机的城市群空间模拟方法、系统及设备，通过获取目标城市群区域内的基础地理数据，并对将目标城市群区域划分为多个元胞，得到各个元胞对应的单元基础地理数据；其中，所述空间单元为元胞；获取所述目标城市群区域内的手机信令数据，并基于所述手机信令数据构建多尺度城市群元胞时空流量矩阵；根据各个单元基础地理数据和所述元胞时空流量矩阵确定非城市元胞转换为城市元胞状态的转换影响规则，并根据所述转换影响规则进行城市群空间模拟。本实施例所提供的方法通过将城市群空间交互作用纳入城市群空间模拟转换规则中，在城市群尺度下实现空间扩张模拟，为未来城市群联合扩张提供客观指标，有助于实现城市群协调发展与优化。

可以理解的是，对本邻域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。