申请/专利权人：中电科新型智慧城市研究院有限公司

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117473327B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/241;G06F17/13;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了区域人口模型训练方法及区域人口预测方法，上述方法包括：根据不同的人口类别标签对待预测区域的区域信息进行划分，得到多个区域信息子集；所述人口类别标签为与人口数量相关的类别标签，根据灰色预测模型对多个区域信息子集进行数据预测，得到区域扩展信息集合；所述灰色预测模型用于学习所述区域信息子集中区域信息的分布规律，并得到与所述分布规律一致的所述区域扩展信息集合，根据人口类别标签对区域信息子集和区域扩展信息集合采样，得到训练样本集合，根据训练样本集合训练预构建的区域人口预测模型，得到训练完成的区域人口预测模型。本申请可以提高区域人口预测的准确性。

主权项：1.一种区域人口模型训练方法，其特征在于，包括：根据不同人口类别标签将待预测区域的区域信息划分为对应数量的多个类别集合，针对每个所述类别集合，对所述类别集合中的区域信息进行标准化处理，得到区域信息子集；其中，所述人口类别标签为与人口数量相关的类别标签，一个所述类别集合与一个所述人口类别标签相对应；从每个所述区域信息子集中选取原始数据序列，对所述原始数据序列进行序列验证，在所述原始数据序列验证通过的情况下，针对每个所述区域信息子集中选取的原始数据序列，根据时间顺序对所述原始数据序列中的区域信息进行数据累加，得到累加数据序列，根据所述累加数据序列构建所述累加数据序列对应的区域信息子集的灰色预测模型，利用所述灰色预测模型对对应的区域信息子集中选取的原始数据序列进行序列预测，得到扩展数据序列，汇总所有原始数据序列对应的扩展数据序列，得到区域扩展信息集合；其中，所述原始数据序列中的区域信息按照时间顺序排列；所述序列验证通过计算所述原始数据序列的序列级比，并根据所述序列级比是否落入预设的级比范围内来验证所述原始数据序列是否满足预设的序列分布规律；所述灰色预测模型用于学习所述区域信息子集中区域信息的分布规律，并得到与所述分布规律一致的所述区域扩展信息集合，一个所述区域信息子集与一个所述灰色预测模型相对应；根据所述人口类别标签对所述区域信息子集和所述区域扩展信息集合采样，得到训练样本集合；根据所述训练样本集合训练预构建的区域人口预测模型，得到训练完成的所述区域人口预测模型。

全文数据：

权利要求：

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