Las aglomeraciones urbanas (AU), como la forma principal de la nueva urbanización de China y una unidad espacial esencial para promover el desarrollo regional coordinado, juegan un papel crucial en la medición del desarrollo sostenible y saludable de los clústeres urbanos a través de la evaluación de las conexiones de red espacial entre las ciudades dentro de las AU. Tomando las 16 ciudades a nivel de prefectura de la Aglomeración Urbana Chengdu-Chongqing (AUCC) como objeto de estudio, esta investigación construye seis tipos de redes de flujo de elementos, incluyendo flujo de población, logística y flujo de información. Empleando análisis de visualización de redes, modelos de aprendizaje automático de redes neuronales de Mapas Auto-Organizados (SOM) y modelos de regresión relacional de Procedimiento de Asignación Cuadrática (QAP), la investigación analiza las características de la red espacial de la AUCC desde la perspectiva de flujos de elementos multidimensionales y explora los factores que influyen en el patrón de conectividad de la AU. Los resultados indican que: Los diversos flujos de elementos dentro de la AUCC exhiben una característica de red espacial bipolar con Chengdu y Chongqing como los polos. En las características de agrupamiento de la red de elementos, se presenta una estructura de diferenciación de grupo multicéntrica, y la intensidad del flujo de elementos interno varía. Basado en los resultados del modelo de aprendizaje automático de red neuronal SOM, las capacidades de conectividad de las ciudades dentro de la AUCC se dividen en cinco niveles. Entre ellas, Chengdu y Chongqing tienen las capacidades de conectividad integral más fuertes, mostrando una diferencia significativa en comparación con otras ciudades, y hay un desequilibrio en las capacidades de conectividad entre las ciudades. En términos de los factores que influyen en el patrón de conectividad urbana dentro de la AUCC, las diferencias en el tamaño de la población permanente y las tasas de urbanización tienen un impacto negativo significativo en la red de flujo de información, la red de flujo tecnológico y la red de flujo de capital. Las diferencias en la estructura industrial secundaria y los gastos del presupuesto público tienen un impacto positivo significativo en la intensidad de los flujos de elementos entre ciudades, y las diferencias en los gastos de consumo per cápita tienen un impacto negativo significativo, influyendo colectivamente en la formación del patrón de conectividad espacial de la AUCC. Los hallazgos de este estudio pueden proporcionar una base científica para la construcción y optimización del patrón de conectividad espacial de la AUCC.