公开(公告)号：CN116467635A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310227491.2

申请日：2023-03-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李超 ,  项吟沨 ,  陈积明 ,  贺诗波 ,  方毅 ,  杨秦敏 ,  程鹏

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/048 ,  G16H50/80

Abstract: 本发明公开一种基于动态图辅助的神经微分模型的人群活动预测方法，所述方法包括：读取清洗历史人群活动数据，并收集整理相应事件的指标数据；将历史人群活动数据和相应事件的指标数据归一化，得到标准数据集，并将标准数据集划分为训练集与验证集，分别用于模型训练和参数选择；根据训练集训练模型，以得到初始预测模型；根据验证集对初始预测模型进行调参，通过多次验证从而确定模型的网络权重参数，选择在验证集上表现最好的模型作为最终预测模型；通过最终预测模型输出未来人群活动轨迹。本方法通过控制模块生成动态图结构从而将事件对人群活动的扰动引入到模型中，使得模型具有更强的鲁棒性，在有重大事件影响的场景下，仍具有较好预测效果。