[發明專利]基于城市區域多模態融合的人群流量預測方法

在審

• 申請號: 202011227802.8
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112396218A
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 顧晶晶;孫明;凌超
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 朱炳斐

1.一種基于城市區域多模態融合的人群流量預測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1，獲取城市數據，并對數據進行預處理以消除噪聲數據；

步驟2，將城市劃分成等大小(H×W)的網格區域g_i，并構建相應大小結構的城市數據矩陣：人類活動數據矩陣M_flow、城市興趣點數據矩陣M_poi和天氣溫度數據矩陣M_ext；

步驟3，計算每個網格區域的流行度PR_i、興趣點差異性矩陣f，并進一步計算網格區域的熱度值H_i；

步驟4，基于網格區域的熱度值H_i，對人類活動數據進行OPTICS聚類，將城市劃分成多種類的功能區域C；

步驟5，計算每個網格區域的歐幾里得距離、流量相似度、興趣點相似度，并基于劃分好的城市功能區域構建多模態相關性圖：區域間距離相關圖G^d、流量相似圖G^s、流量交互圖G^e、興趣點相似圖G^p；

步驟6，基于多模態相關性圖，使用基于圖卷積神經網絡結構的多模態融合模型，對區域人群流量進行預測。

2.根據權利要求1所述的基于城市區域多模態融合的人群流量預測方法，其特征在于，所述城市數據包括：

人類活動數據，包括人類活動起始點(x₁,y₁)以及終止點(x₂,y₂)，以及對應的事件發生時間t₁、t₂；

城市興趣點數據，包括興趣點名稱、類別、位置；

天氣溫度數據，包括每個時刻的天氣及溫度。

3.根據權利要求2所述的基于城市區域多模態融合的人群流量預測方法，其特征在于，步驟1中所述對數據進行預處理以消除噪聲數據，具體過程包括：

步驟1-1，若某一條數據記錄中的某一特征存在空值，將該條數據刪除；

步驟1-2，對剩余的數據進行降維處理，刪除其中的離群點數據；

步驟1-3，對剩余的數據進行歸一化處理，并將天氣溫度數據處理成獨熱值數據。

4.根據權利要求3所述的基于城市區域多模態融合的人群流量預測方法，其特征在于，步驟2中所述城市數據矩陣包括人類活動數據矩陣M_flow、城市興趣點數據矩陣M_poi和天氣溫度數據矩陣M_ext，計算公式分別為：

式中，表示網格區域i在t時刻的入度流量，表示網格區域i在t時刻的出度流量；表示網格區域i的第k類的興趣點數量；和分別表示網格區域i在t時刻的天氣和溫度特征；K代表興趣點的類別總數，H和W代表城市被劃分成網格的尺寸，T代表人群活動持續的時間，時間跨度為一小時，D代表天氣溫度數據所處的日期，時間跨度為一小時。