公开(公告)号：CN116523104A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310261342.8

申请日：2023-03-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈龙彪 ,  朱航 ,  洪涯瑶 ,  范晓亮 ,  王程

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/25 ,  G06F16/29 ,  G06F16/901 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于情景感知和深度学习的异常群体流量预测方法及装置，通过构建群体流量时空预测模型并进行训练，得到经训练的群体流量时空预测模型，获取历史群体流量和地图区域边界，并筛选位于地图区域边界内的历史群体流量，得到区域群体流量，根据区域群体流量构建群体流量时空图；获取事件信息，根据事件信息及其对应的城市环境数据提取得到事件时序特征，根据事件信息和区域群体流量提取得到事件空间影响矩阵；将群体流量时空图、事件时序特征和事件空间影响矩阵输入经训练的群体流量时空预测模型，能够预测得到未来群体流量和事件引发的群体流量波动，并能对未来出现的异常群体流量进行及时响应。