[發明專利]風險旅客流量預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201810791448.8
• 申請日: 2018-07-18
• 公開（公告）號: CN109002988B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 孫靜遠;徐亮;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06Q10/04;G06Q50/14;G06F17/18
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

1.一種風險旅客流量預測方法，所述方法包括：

獲取旅客的身份數據，從所述身份數據中提取身份特征參數；

查找所述身份特征參數對應的歷史核查數據，從所述歷史核查數據中提取核查時間參數；

將所述身份特征參數和所述核查時間參數輸入預設風險評估模型得到旅客風險概率；

獲取預設風險概率閾值，統計所述旅客風險概率大于所述預設風險概率閾值的當前旅客流量；

獲取歷史風險旅客流量和預設風險旅客流量預測模型；

根據所述當前旅客流量、所述歷史風險旅客流量和所述預設風險旅客流量預測模型計算得到預估風險旅客流量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設風險評估模型的生成方式，包括：

采集樣本數據，將所述樣本數據劃分為訓練集數據和測試集數據；

從所述訓練集數據中提取第一特征參數和第一目標類別；

根據所述第一特征參數和所述第一目標類別進行特征信息增益比評估，并根據特征信息增益比評估結果進行特征選擇，根據所選擇的特征進行分類得到初始決策樹風險評估模型，根據所述訓練集數據計算所述初始決策樹風險評估模型中各分類節點的風險概率；

從所述測試集數據中提取第二特征參數和第二目標類別；

根據所述第二特征參數和所述第二目標類別對所述初始決策樹風險評估模中各分類節點的風險概率進行驗證，根據驗證結果對所述初始決策樹風險評估模進行調整并生成預設風險評估模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設風險旅客流量預測模型的生成方式，包括：

從所述歷史風險旅客流量中提取風險人數序列；

對所述風險人數序列進行平穩化處理得到平穩人數序列；

計算所述平穩人數序列的自相關函數和偏自相關函數，根據所述自相關函數和所述偏自相關函數進行時間序列分析模型識別；

當識別出的時間序列分析模型為ARMA模型時，對所述時間序列分析模型進行參數估計得到估計參數，對所述時間序列分析模型進行模型定階得到模型階次；

根據所述時間序列分析模型、所述估計參數和所述模型階次構建預設風險旅客流量預測模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述當前旅客流量、所述歷史風險旅客流量和所述預設風險旅客流量預測模型計算得到預估風險旅客流量，包括：

將所述當前旅客流量和所述歷史風險旅客流量輸入預設風險旅客流量預測模型得到預估平穩人數；

獲取所述預設風險旅客流量預測模型對應的平穩化處理的差分次數；

根據所述預估平穩人數和所述差分次數計算預估風險旅客流量。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取預設風險活躍等級映射數據；

分別從所述預設風險活躍等級映射數據中查找所述歷史風險旅客流量對應的第一風險活躍等級、所述當前旅客流量對應的第二風險活躍等級及所述預估風險旅客流量對應的第三風險活躍等級；

根據所述第一風險活躍等級、所述第二風險活躍等級及所述第三風險活躍等級生成風險熱力趨勢圖并輸出。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

查找所述預估風險旅客流量對應的安防人力；

根據所述預估風險旅客流量和所述安防人力生成安防部署規則，將所述安防部署規則發送至安防終端。