[发明专利]一种基于聚焦机制的群体流量预测模型及方法在审
| 申请号： | 201811150902.8 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109460855A | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 林倞;江宸瀚;彭杰锋;刘凌波;王青 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G06K9/00 |
| 代理公司： | 广州容大益信专利代理事务所(普通合伙) 44397 | 代理人： | 牛丽霞;汪小梅 |
| 地址： | 510220 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚焦机制的群体流量预测模型及方法，所述模型包括：连续性特征学习模块，用于利用聚焦群体流机(Attentive Crowd Flow Machines，ACFM)对依时间排序的特征图序列学习连续性特征表达，得到连续性特征图；周期性特征学习模块，用于利用聚焦群体流机ACFM对依时间排序的特征图序列学习周期性特征表达，得到周期性特征图；具有时间变化的融合模块，用于引入外部信息引导所述连续性特征图和周期性特征图融合，本发明通过学习数据在时域上变化的动态表示，从而推断出群体流量未来的走向。 | ||
| 搜索关键词： | 周期性特征 特征图 群体 流量预测模型 聚焦机制 时间排序 聚焦 动态表示 融合模块 特征表达 特征学习 外部信息 学习模块 学习数据 时域 推断 融合 学习 引入 | ||
【主权项】：
1.一种基于聚焦机制的群体流量预测模型，包括：连续性特征学习模块，用于利用聚焦群体流机ACFM对依时间排序的特征图序列学习连续性特征表达，得到连续性特征图；周期性特征学习模块，用于利用聚焦群体流机ACFM对依时间排序的特征图序列学习周期性特征表达，得到周期性特征图；具有时间变化的融合模块，用于引入外部信息引导所述连续性特征图和周期性特征图融合。
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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
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