申请/专利权人：深圳市北斗智能科技有限公司

申请日：2019-11-20

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111105070B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/40;G08B31/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.05.29#实质审查的生效;2020.05.05#公开

摘要：本发明公开了一种客流预警方法及系统，适用于大数据应用技术领域，方法包括：获取历史客流数据，根据日期特征训练得到基于孤立森林算法的预警模型；获取AFC闸机数据，结合AFC闸机数据和预警模型，输出预警信息。系统用于执行方法。本发明实施例通过孤立森林算法处理历史数据，能够合理设置异常场景的规格，通过AFC闸机数据，能够实时监测通行记录并集合预警模型以输出预警信息。

主权项：1.一种客流预警方法，其特征在于，包括：获取历史客流数据，根据不同日期特征对历史客流数据划分，根据不同日期特征的历史客流数据分别训练出不同的孤立森林算法的训练模型；其中，所述日期特征包括星期一至星期日和节日，所述历史客流数据包括站点s、时间粒度g、过闸时刻t和客流群体数c；将历史的每个所述站点s每天的mac地址数据按g的时间粒度聚合起来，记为所述历史客流数据mc,s,t；所述历史客流数据m是根据不同的s、g、c、t聚合起来的客流量；所述根据不同日期特征的历史客流数据分别训练出不同的孤立森林算法的训练模型；具体包括：根据历史客流数据计算对应的四分位数和四分位距；根据预设的公式计算得到分级阈值；其中，所述预设的公式为：IQR=Q3-Q1，Na=Q3+IQR*X；其中，IQR为四分位距，Q1和Q3为四分位数，Na为分级阈值，X为系数；所述分级阈值包括异常阈值和实时阈值，对应的系数分别为1.5和1；指定规则包括：将不大于异常阈值的历史客流数据视为非异常数据，以作为训练集；将符合所述指定规则的历史客流数据作为孤立森林算法的训练集，得到不同异常值比例的预警模型；其中，将大于所述实时阈值的实时客流数据作为所述预警模型的输入值；将符合所述指定规则的实时客流数据结合所述预警模型，得到不同分级的预警级别信息；获取AFC闸机数据，结合所述AFC闸机数据和所述预警模型，输出预警信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市北斗智能科技有限公司 客流预警方法及系统

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