[發明專利]基于時空關系的殘差多圖卷積人群分布預測方法及系統

有效

• 申請號: 202110293235.4
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN112766240B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 趙志遠;張宇;吳升;張雪霞;李代超
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/82;G06V20/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學俊

1.一種基于時空關系的殘差多圖卷積人群分布預測方法，其特征在于，包括：

提取各區域各時段人群數量；

進行多種空間關系構建并建模；

進行時間關系構建并建模；

融合時空關系預測人群分布；

所述提取各區域各時段人群數量的實現方式為：

數據預處理：對用戶軌跡數據中異常值和缺失值進行處理；

研究區域網格劃分：設定網格單元在垂直方向和水平方向的尺寸，分別以研究區域左側邊界和下側邊界為起始，向右和向上將研究區域進行網格劃分，并對網格進行編碼；

各網格各時段人群數量統計：計算每個用戶每個時刻所在的網格，按照時間和網格編號對每個網格每個時刻的人群數量進行統計；

所述多種空間關系構建并建模的實現方式為：

空間關系構建：構建三種空間關系，第一種基于空間的相近程度構建鄰近性關系，第二種利用研究網格之間POI的相似程度構建研究網格之間功能相似性關系，第三種利用研究區域之間路網的最短距離構建連通性關系；

多圖融合：對三種空間關系構成的圖矩陣通過加權求和的方式合并成一個圖矩陣；

多圖卷積：利用融合后的圖矩陣和各網格歷史時刻的人群數量進行殘差多圖卷積操作提取多種空間關系；

所述時間關系構建并建模的實現方式為：

時間臨近關系構建：設定時間分析單元長度并劃分時間窗口，構建臨近性時間序列，即與要預測時刻直接相臨近的歷史時間窗口；

時間關系建模：利用長短期記憶模型對臨近性時間關系建模，提取與要預測時刻相臨近的歷史人群數量信息；

所述融合時空關系預測人群分布實現方式為：

構建模型的輸入：構建人群數量動態變化序列；

空間關系建模：構建多種空間關系，利用殘差多圖卷積對網格之間的空間關系建模；

時間關系建模：利用長短期記憶模型對人群數量的時間特征建模。

2.根據權利要求1所述的基于時空關系的殘差多圖卷積人群分布預測方法，其特征在于，所述提取各區域各時段人群數量的具體實現方式如下：

數據預處理：對用戶軌跡數據中異常值和缺失值進行處理，從而形成等間隔的軌跡數據；具體即：首先，將目標時段按照預設的時間窗口寬度進行劃分；其次，從第一個窗口開始遍歷，如果該時間窗口中存在多條記錄時，采用重采樣方法，保留位置頻次最高且靠近時間窗口中間的記錄，如果該時間窗口無相關記錄，則選擇時間上與其最臨近的前一個記錄位置對缺失值進行補全；

研究區域網格劃分：首先設定網格單元在垂直方向和水平方向的尺寸，分別以研究區域左側邊界和下側邊界為起始，向右和向上將研究區域進行網格劃分，并根據網格的行列號對網格進行編碼，具體行列號計算參考公式(1)到公式(3)：

N＝count_lng*count_lat (3)

式中，maxlng、minlng分別是研究區的最大、最小經度坐標，maxlat、minlat分別是研究區的最大、最小緯度坐標，count_lng、count_lat為行列號的總數，d為規則網格尺寸，N為網格數量總數；

各網格各時段人群數量統計：首先遍歷所有重采樣和缺失值補全后的用戶軌跡，如公式(4)所示，重采樣和缺失值補全后的用戶u的軌跡traj^u由經緯度坐標構成，然后利用公式(5)至公式(7)計算每個用戶每個時刻所屬的網格，再而利用公式(8)和公式(9)按照時間和網格編號進行統計獲得每個網格的人群數量變化；

式中，traj^u表示用戶u由經緯度構成的軌跡，表示用戶u第t個時刻的經緯度坐標，t∈[1,M]，M表示記錄時刻總數，表示用戶u第t個時刻所在網格的行號，表示用戶u第t個時刻所在網格的列號，maxlng、minlng分別是研究區的最大、最小經度坐標，為用戶u第t個時刻所在的網格編號，d為規則網格尺寸；Flow∈R^N×M為所有網格的人群數量；Flowⁱ∈R^M為第i個網格的各個時刻的人群數量，表示第t個時刻第i個網格的人群數量。