[發明專利]基于WIFI AP的人流量分布預測方法

有效

• 申請號: 201710457666.3
• 申請日: 2017-06-16
• 公開（公告）號: CN107086935B
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發明（設計）人: 王進;王科;李穎;孫柱;歐陽衛華;趙蕊;高選人;余薇;陳喬松;鄧欣
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04W24/08
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅;高敏

1.基于WIFI AP記錄的人流量分布預測方法，其特征在于：包括步驟：從控制中心獲取WIFI AP記錄進行預處理操作，對于各個WIFI AP，計算其設備連接數的方差，根據其方差由大到小進行排序，使用二八法則將WIFI AP劃分為兩類，方差較小的WIFI AP為第一類WIFIAP，方差較大的WIFI AP為第二類WIFI AP，對于第一類WIFI AP，以WIFI AP的設備連接數量作為WIFI AP訓練集，根據WIFI AP訓練集，根據預測日前最近預定天數D的數據進行標簽提取，獲取訓練樣本集，調用公式計算編號i的WIFI AP在j時刻的預測值y_ij，構建第一類WIFI AP回歸模型根據模型Y₁預測WIFI AP的設備連接數量P₁；對于第二類WIFI AP，根據公式y_ij＝h(x_ij)計算編號i的WIFI AP在j時刻的預測值y_ij，構建第二類回歸模型根據模型Y₂預測WIFI AP的設備連接數量P₂，根據公式P＝P₁∪P₂集成預測結果，獲得各個WIFI AP在各個時刻的設備接入數，預測機場客流分布，其中，x_ijk為編號i的WIFI AP第k天j時刻的設備連接數量，set1為第一類WIFI AP集合，x_ij為測試樣本，set2為第二類WIFI AP集合，h函數為使用第二類訓練集所訓練的基于最優葉子分裂GBDT回歸模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，進行預處理操作具體包括，對獲取的WIFIAP記錄進行缺失值處理，對于某一WIFI AP的缺失數據，使用與缺失數據最近預定天數D內記錄對應時刻該WIFI AP的設備連接數量的均值進行填充；使用ARMA模型對數據進行平滑處理；對WIFI AP記錄進行臟數據處理，對進行臟數據處理后的WIFI AP數據，根據公式：計算該WIFI AP規約后的第i個時間段的設備連接數量，以預定時間段T為單位對WIFI AP連接數以平均值進行規約，其中，x_ij為該WIFI AP第i個時間段的第j時刻的設備連接數量。