[發(fā)明專利]人群流量的確定方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610344118.5
• 申請日: 2016-05-23
• 公開（公告）號: CN107423742A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發(fā)明（設計）人: 文韜;羅圣美;劉麗霞
• 申請（專利權(quán)）人: 中興通訊股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司11240
• 代理人: 江舟,董文倩

1.一種人群流量的確定方法，其特征在于，包括：

獲取目標基站的位置信息和接入所述目標基站的用戶的歷史位置信息；

將所述歷史位置信息和所述位置信息合并處理，并根據(jù)合并處理后的結(jié)果確定所述目標基站的人群流量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)處理后的結(jié)果確定所述目標基站的人群流量之前，所述方法還包括：

根據(jù)離散點發(fā)現(xiàn)技術(shù)從合并處理后的結(jié)果中篩選出異常點。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)離散點發(fā)現(xiàn)技術(shù)從合并處理后的結(jié)果中篩選出異常點，包括：

在合并處理后的結(jié)果中，將隸屬于聚類正常值的結(jié)果劃分到第一訓練集中，以及將游離于所述聚類正常值之外的結(jié)果劃分到第二訓練集中。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括:

根據(jù)所述第一訓練集構(gòu)建初始化模型；

利用所述初始化模型對所述第二訓練集進行預測，并根據(jù)預測結(jié)果得到更新后的第二訓練集；

根據(jù)更新后的第二訓練集和所述第一訓練集得到人群流量的預測模型，其中，將當前時刻所述目標基站的人群流量確定值輸入到所述預測模型中，得到所述當前時刻之后的指定時刻的目標基站的人群流量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述目標基站的位置信息至少包括以下之一：用戶標識ID、時間戳、目標基站標識ID；

接入所述目標基站的用戶的所述歷史位置信息至少包括以下之一：目標基站標識ID、目標基站緯度、目標基站經(jīng)度。

6.一種人群流量的確定裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標基站的位置信息和接入所述目標基站的用戶的歷史位置信息；

處理模塊，用于將所述歷史位置信息和所述位置信息合并處理；

第一確定模塊，用于根據(jù)合并處理后的結(jié)果確定所述目標基站的人群流量。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

篩選模塊，用于根據(jù)離散點發(fā)現(xiàn)技術(shù)從合并處理后的結(jié)果中篩選出異常點。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述篩選模塊，還用于在合并處理后的結(jié)果中，將隸屬于聚類正常值的結(jié)果劃分到第一訓練集中，以及將游離于所述聚類正常值之外的結(jié)果劃分到第二訓練集中。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:

構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述第一訓練集構(gòu)建初始化模型；

預測模塊，用于利用所述初始化模型對所述第二訓練集進行預測；

第二確定模塊，用于根據(jù)預測結(jié)果得到更新后的第二訓練集；

第三確定模塊，用于根據(jù)更新后的第二訓練集和所述第一訓練集得到人群流量的預測模型，其中，將當前時刻所述目標基站的人群流量確定值輸入到所述預測模型中，得到所述當前時刻之后的指定時刻的目標基站的人群流量。

10.根據(jù)權(quán)利要求6-9任一項所述的裝置，其特征在于，所述目標基站的位置信息至少包括以下之一：用戶標識ID、時間戳、目標基站標識ID；

接入所述目標基站的用戶的所述歷史位置信息至少包括以下之一：目標基站標識ID、目標基站緯度、目標基站經(jīng)度。