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公开(公告)号：CN113344056B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110597962.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种人员移动性预测模型的训练方法及装置，应用于信息技术领域，通过在多条轨迹信息中，选取指定比例的轨迹信息进行轨迹变换作为负样本轨迹信息，将未进行轨迹变换的轨迹信息作为正样本轨迹信息并进行分析，得到各自对应的质量分数，对待训练的校验网络模型的参数进行调整，得到训练好的校验网络模型；将样本人员的多条轨迹信息输入训练好的校验网络模型，得到对应各轨迹信息的质量分数；将多条轨迹信息中，对应的质量分数大于第一预设阈值的轨迹信息输入待训练的预测模型，对待训练的预测模型进行训练，得到训练好的预测模型，可以避免质量较差的样本数据对预测模型的训练过程的影响，提高训练号的模型的质量。
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公开(公告)号：CN113344056A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110597962.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种人员移动性预测模型的训练方法及装置，应用于信息技术领域，通过在多条轨迹信息中，选取指定比例的轨迹信息进行轨迹变换作为负样本轨迹信息，将未进行轨迹变换的轨迹信息作为正样本轨迹信息并进行分析，得到各自对应的质量分数，对待训练的校验网络模型的参数进行调整，得到训练好的校验网络模型；将样本人员的多条轨迹信息输入训练好的校验网络模型，得到对应各轨迹信息的质量分数；将多条轨迹信息中，对应的质量分数大于第一预设阈值的轨迹信息输入待训练的预测模型，对待训练的预测模型进行训练，得到训练好的预测模型，可以避免质量较差的样本数据对预测模型的训练过程的影响，提高训练号的模型的质量。
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