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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于人群密度预测领域，具体涉及一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法；该方法包括：获取人群行为数据，采用自适应图注意力网络对人群行为数据进行对齐与融合，得到融合人群行为特征；对融合人群行为特征进行数据增强，得到增强数据；对增强数据进行多尺度卷积、融合和映射处理，得到多尺度特征表示；采用异构图卷积神经网络对多尺度特征表示进行特征表示学习，得到多维度特征表示；将多维度特征表示输入到密度预测模块中进行处理，得到人群密度预测结果；本发明可有效提高预测结果的准确性，帮助相关工作人员快速获取发生地信息和该区域内人员的流动情况，快速制定解决方案。
主权项：1.一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法，其特征在于，包括：采集人群行为数据并将其输入到训练好的人群密度预测模型中进行处理，得到人群密度预测结果；人群密度预测模型的训练过程包括：S1：获取训练人群行为数据，采用自适应图注意力网络对人群行为数据进行对齐与融合，得到融合人群行为特征；S2：对融合人群行为特征进行数据增强，得到增强数据；S3：对增强数据进行多尺度卷积、融合和映射处理，得到多尺度特征表示；S4：采用异构图卷积神经网络对多尺度特征表示进行特征表示学习，得到多维度特征表示；S5：将多维度特征表示输入到密度预测模块中进行处理，得到人群密度预测结果；S6：计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的人群密度预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法
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