[发明专利]一种基于Seq2Seq生成对抗网络的城市人流预测方法在审
申请号: | 201910195736.1 | 申请日: | 2019-03-13 |
公开(公告)号: | CN109902880A | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 王森章;缪浩;尹成语 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于Seq2Seq生成对抗网络的城市人流预测方法,包括:首先将不同时间的城市人流数据抽象成“图像帧”,人流量用热力图表示;根据时间将观测数据划分为训练数据和标签,将本问题转化为图像问题;总体采用WGAN生成对抗网络的思想,生成器基于历史数据使用Seq2Seq方法生成未来某一段时间内的人流量,同时加入天气等外部因素;判别器使用Wasserstein距离判别真假数据;训练过程中结合生成对抗损失和反向传播不断优化生成器和判别器。最终,判别器无法判别真假时,使用被优化的生成器预测未来的城市人流量。本发明提出的方法第一次使用了生成对抗网络进行城市人流量预测,结合了外部环境因素,解决了模糊预测和算法收敛慢的问题。 | ||
搜索关键词: | 人流量 对抗 判别器 生成器 预测 网络 外部环境因素 反向传播 方法生成 观测数据 距离判别 历史数据 模糊预测 人流数据 算法收敛 图像问题 问题转化 训练过程 训练数据 图表示 图像帧 热力 优化 标签 抽象 外部 天气 | ||
【主权项】:
1.一种基于Seq2Seq生成对抗网络的城市人流预测方法,其主要特征包括如下步骤:(1)预处理观测到的数据:基于经纬度将城市划分为一个m*n的方格,用ri,j表示位于第i行、第j列的方格,定义t时刻ri,j区域人流的流入Inflow和流出Outflow:其中是处的轨迹,最终将人流的流入和流出组合成一个张量作为整个网络的输入;(2)问题定义:给定区域R的前n个时间间隔的人流张量信息,同时预测未来k个时间间隔内的人流量;(3)采用生成对抗网络的方法,总体采用WGAN的思想,其中生成网络使用Seq2Seq模型,将整个网络称为SeqST‑GAN,其目标函数如下:其中λ是平衡对抗损失和均方差损失的一个参数;(4)定义生成器网络模型G、判别器网络模型D:使用Seq2Seq模型搭建生成器G,用卷积神经网络和长短时记忆网络压缩图像的特征,再使用长短时记忆网络、R‑CNN并且结合外部信息解压压缩的特征,判别器D使用Wasserstein距离进行真假判别;随机初始化生成器G和判别器D网络的权重参数;(5)将历史观测数据代入到G中生成假的预测数据,用生成的假数据和真实数据更新判别器D,使用最小批处理的RMSProp算法,并通过反向传播的方式对生成器跟判别器进行优化,使生成器能够生成更加逼真的预测数据,判别器能够更加准确的识别真假数据,达到对抗的目的。如果判别器D不收敛,即其能判别预测数据的真假,则重复上述过程进行训练;(6)若判别器D收敛,即说明判别器不能判别出预测数据的真假,说明生成器的预测结果跟真实结果极其逼近,则使用最终优化的生成器网络G作为最终的预测器。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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