[發(fā)明專利]基于LSTM的公共場所入口人流量預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011554650.2
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112508305A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王建榮;劉鑫;楊波;賈新春
• 申請（專利權(quán)）人: 山西大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 太原晉科知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 14110
• 代理人: 王瑞玲

1.一種基于LSTM的公共場所入口人流量預(yù)測方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一：獲取人流量數(shù)據(jù)：通過公共場所入口前端安裝的若干視頻采集裝置實時獲取人流量數(shù)據(jù)；

步驟二：對步驟一中獲取的人流量數(shù)據(jù)信息實時提取統(tǒng)計，并上傳至與視頻采集裝置連接的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器

步驟三：通過數(shù)據(jù)庫服務(wù)器對人流量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過濾、整理；

步驟四：基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立入口人流量預(yù)測模型；

步驟五：通過對預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測未來一段時間的公共場所入口人流量趨勢；

步驟六：根據(jù)人流量信息調(diào)取決策庫進(jìn)行智能決策，將智能決策得到的人員設(shè)備調(diào)度方案提前通知相關(guān)工作人員做好應(yīng)急準(zhǔn)備。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于LSTM的公共場所入口人流量預(yù)測方法，其特征在于：步驟四包括以下步驟建立入口人流量預(yù)測模型：

S41：LSTM中用門算法來控制隱藏狀態(tài)h和單元狀態(tài)c，即LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用門算法控制以前時刻和當(dāng)前時刻的輸入對當(dāng)前時刻輸出影響的記憶保持或丟棄；

S42：設(shè)置遺忘門；

S43：設(shè)置輸入門；

S44：計算用于描述當(dāng)前輸入的單元狀態(tài)；

S45：計算當(dāng)前時刻的單元狀態(tài)c_t；

S46：設(shè)置輸出門；

S47：誤差項沿時間反向傳遞；

S48：計算權(quán)重梯度；

S49：權(quán)重更新。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于LSTM的公共場所入口人流量預(yù)測方法，其特征在于：步驟S41具體為：

原始RNN隱藏層內(nèi)部每一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元都有對應(yīng)當(dāng)前時刻網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的輸出，將當(dāng)前時刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的輸出稱為隱藏狀態(tài)h，隱藏狀態(tài)h可以對短期內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的輸入進(jìn)行短期的記憶，并將短期內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的輸入影響作用到當(dāng)前時刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)輸出，因此它對于短期的輸入非常敏感，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為了實現(xiàn)短期、長期狀態(tài)保持，在原始RNN中再增加一個狀態(tài)，即單元狀態(tài)c，單元狀態(tài)c以水平線貫穿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，負(fù)責(zé)將以前時刻的隱藏層內(nèi)部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元輸出即隱藏狀態(tài)h在當(dāng)前時刻狀態(tài)進(jìn)行保持或丟棄，通過單元狀態(tài)c控制隱藏狀態(tài)h，以此讓單元狀態(tài)c將以前時刻的隱藏狀態(tài)h保存到當(dāng)前時刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的輸出，LSTM中用門算法來控制隱藏狀態(tài)h、單元狀態(tài)c，其公式如下：

g(x)＝σ(Wx+b) (1)

LSTM用兩個門來控制單元狀態(tài)c的內(nèi)容，一個是遺忘門(forget gate)，它決定了上一時刻的單元狀態(tài)c_t-1有多少保留到當(dāng)前狀態(tài)c_t；另一個是輸入門(input gate)，它決定了當(dāng)前時刻網(wǎng)絡(luò)的輸入x_t有多少保存到單元狀態(tài)c_t；LSTM用輸出門(output gate)來控制單元狀態(tài)c_t有多少輸入到LSTM當(dāng)前輸出值h_t。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于LSTM的公共場所入口人流量預(yù)測方法，其特征在于：步驟S42中遺忘門公式如下：

f_t＝σ(W_f·[h_t-1，x_t]+b_f) (2)

上式中，W_f是遺忘門的權(quán)重矩陣，x_t為當(dāng)前時刻網(wǎng)絡(luò)的輸入，h_t-1是上一時刻的輸入x_t-1作用于上一時刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的輸出值，[h_t-1，x_t]表示把兩個向量連接成一個更長的向量，b_f是遺忘門的偏置項，σ是sigmoid激活函數(shù)；如果輸入的維度是d_x，隱藏層的維度是d_h，單元狀態(tài)的維度是d_c(通常d_c＝d_h)，則遺忘門的權(quán)重矩陣W_f維度是d_c×(d_h+d_x)。