[發明專利]一種基于深度神經網絡的多因素融合學區學齡人口預測方法在審
| 申請號： | 201811038527.8 | 申請日： | 2018-09-06 |
| 公開（公告）號： | CN109389245A | 公開（公告）日： | 2019-02-26 |
| 發明（設計）人： | 王敬昌;陳益;季海琦;陳嶺;陳瑋奇 | 申請（專利權）人： | 浙江鴻程計算機系統有限公司;浙江省特種設備檢驗研究院 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州之江專利事務所(普通合伙) 33216 | 代理人： | 張慧英 |
| 地址： | 310053 浙江省*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 時序 人口 深度特征 人口預測 時長 預處理 神經網絡 歸一化處理 合理規劃 教育資源 數據計算 網絡提取 現實意義 連接層 融合 構建 拼接 送入 配置 優化 教育 | ||
1.一種基于深度神經網絡的多因素融合學區學齡人口預測方法，其特征在于：包括數據預處理、特征提取、特征融合和預測三個階段，具體步驟如下：
(1)數據預處理階段：根據學區劃分信息對戶籍數據和公積金數據進行預處理；
(2)特征提取階段：根據預處理后的數據計算各個學區的人口年齡分布、學齡人口遷入時長分布、學齡人口所在戶遷入時長分布、公積金繳納金額分布，構建總人口時序和學齡人口時序，進行相對歸一化處理；并利用CNN和LSTM網絡提取總人口時序深度特征和學齡人口時序深度特征；
(3)特征融合和預測階段：將總人口時序深度特征、學齡人口時序深度特征、人口年齡分布、學齡人口遷入時長分布、學齡人口所在戶遷入時長分布、公積金繳納金額分布拼接后送入全連接層，計算學齡人口預測值。
2.根據權利要求1所述的一種基于深度神經網絡的多因素融合學區學齡人口預測方法，其特征在于：所述步驟(1)數據預處理階段的具體步驟如下：
(1.1)根據學區劃分信息和戶籍數據中的地址信息，將每一條人口記錄關聯到對應學區，得到人口-學區數據；
(1.2)根據公積金數據中的身份證信息，將每一條公積金繳納記錄關聯到人口-學區數據中的對應記錄，得到公積金-學區數據；
(1.3)對人口-學區數據和公積金-學區數據進行缺失值補全和異常值消除處理。
3.根據權利要求2所述的一種基于深度神經網絡的多因素融合學區學齡人口預測方法，其特征在于：所述步驟(1.3)缺失值補全和異常值消除處理的具體步驟如下：
(a)對人口-學區數據中遷入、遷出日期進行缺失值和異常值檢測，對無效的遷入日期用出生日期填充，對無效的遷出日期用當前日期填充；其中無效的遷入日期和無效的遷出日期的定義是早于出生日期或缺失；
(b)對公積金-學區數據中公積金繳納金額進行缺失值和異常值檢測，并用均值對缺失值和異常值進行填充。
4.根據權利要求1所述的一種基于深度神經網絡的多因素融合學區學齡人口預測方法，其特征在于：所述步驟(2)特征提取階段的具體步驟如下：
(2.1)根據缺失值補全和異常值消除后的人口-學區數據，為每個學區構建時間間隔為1季度、長度為lp的總人口時序ξp和時間間隔為1個月、長度為ls的學齡人口時序ξs，計算每個學區的人口年齡分布da、學齡人口遷入時長分布ds、學齡人口所在戶遷入時長分布dh；
(2.2)對總人口時序ξp、學齡人口時序ξs進行相對歸一化處理；
(2.3)根據缺失值補全和異常值消除后的公積金-學區數據計算每個學區公積金繳納金額分布dm；
(2.4)構建多層LSTM網絡，其中每層包含lp個LSTM單元；將歸一化后的總人口時序ξp輸入到LSTM網絡中，提取學區總人口時序深度特征fp；
(2.5)構建包含若干卷積層、池化層和LSTM層的網絡；將歸一化后的學齡人口時序ξs輸入到網絡中，獲得學區總人口時序深度特征fs。
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G06Q10-00 行政；管理
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G06Q10-08 .物流，例如倉儲、裝貨、配送或運輸；存貨或庫存管理，例如訂貨、采購或平衡訂單
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