[發明專利]一種用于失蹤人群時空定位服務的數據分析方法

有效

• 申請號: 201910463886.6
• 申請日: 2019-05-30
• 公開（公告）號: CN110347760B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 姚堯;劉一飛
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06K9/62;G06Q10/04
• 代理公司: 武漢知產時代知識產權代理有限公司 42238
• 代理人: 易濱

1.一種用于失蹤人群時空定位服務的數據分析方法，其特征在于，包括：

S1、根據已有失蹤人口數據構建初始數據集；

S2、對初始數據集中的數據進行數據篩選和預處理，提取得到用于進行分類的指標以構成樣本數據集；

S3、對樣本數據集中的數據進行進一步細化分類，并進行分類標號，得到用于模型構建的假設空間組；

S4、根據分別傳入假設空間組中的各假設空間，來分別構建獨立預測模型；

S5、按照獨立預測模型的結果精度，基于統計方法創建綜合預測模型，可給出失蹤者可能到達的城市列表和對應城市的概率；

S5中所述基于統計方法創建綜合預測模型的構建過程與方法包括：

S51、在上述獨立預測模型中，預測得到失蹤者到達的距離范圍和方位范圍，結合傳入的失蹤位置，得到一個固定的扇形區域，利用初始數據集中的所有數據，計算出這一扇形區域覆蓋的到達城市；

S52、設S51中確定的扇形區域中覆蓋了n個樣本集中出現過的到達城市，分別標記為城市1，城市2，...，城市n，在樣本集中，其在樣本集出現的頻數分別為則認定到達這一區域后，進入城市i的可能性為城市i的出現概率則有

S53、類似地，根據到達省份和到達區塊確定得到到達某一省份或區塊后，進入某一城市的可能性，將到達某一省份后，進入某一城市i的可能性記為將到達某一區塊后，進入某一城市i的可能性記為其計算方式同S52，得到進入某一直線距離區間和方位區間確定的區域后，或進入某一省份后，以及進入某一區塊后，最終到達某個城市的可能性；

S54、根據預測模型的直接獨立預測結果，得到到達方位、到達距離范圍、到達省份和到達區塊的概率，利用到達方位和到達距離范圍的概率，求解得到到達區域的概率，由于到達方位概率Pr_dire和到達距離Pr_dist概率是相互獨立的，因此需用概率乘法法則計算并確定到達區域的概率Pr_region，即

Pr_region＝Pr_dire·Pr_dist，

到達省份概率Pr_prov和到達區塊概率Pr_block能夠在預測模型的結果中直接得到；

S55、在得到達區域、到達區塊和到達省份的概率值后，根據獨立事件下的條件概率模型，計算得到在區域預測模型下，到達某城市的概率在省份預測模型下，到達某城市的概率在區塊預測模型下，到達某城市的概率記錄區域獨立預測模型的整體精度為OA_region＝OA_dire·OA_dist，省份獨立預測模型的整體精度為OA_prov，區塊獨立預測模型的整體精度為OA_block，計算以區域預測模型下的到達城市i的概率：

得到在某一獨立預測模型下，到達某城市的概率；

S56、將上述得到的到達城市概率按照不同預測模型的Kappa系數進行加權，能夠得到不同預測模型的比重，進而得到最終的到達城市預測模型，區域、省份和區塊的Kappa系數分別記為Kappa_region，Kappa_prov，Kappa_block，則最終到達某一城市的總概率Pr_city為

2.根據權利要求1所述的一種用于失蹤人群時空定位服務的數據分析方法，其特征在于，S1中所述失蹤人口數據，包括失蹤者性別、身高、出生日期、失蹤日期、失蹤位置描述和到達位置描述；所述的初始數據集，包括失蹤者性別、身高、出生日期、失蹤日期、失蹤位置描述和到達位置描述字段；所述的構建過程，是將上述失蹤人口數據中的對應內容添加到初始數據集的對應字段中。

3.根據權利要求1所述的一種用于失蹤人群時空定位服務的數據分析方法，其特征在于，S2中所述對初始數據集中的數據進行數據篩選和預處理過程，是將無效數據從數據集中剔除，無效數據包括缺失數據項的數據條目，以及數據內容不合法的數據條目；S2中提取得到的用于進行分類的指標包括失蹤省份、失蹤區塊、失蹤時年齡、失蹤年份、失蹤月份、性別、失蹤時身高、到達省份、到達區塊、轉移相對距離和轉移相對方位。