[發明專利]區域人口數量預測方法、裝置、電子設備和存儲介質在審
| 申請號： | 202011541316.3 | 申請日： | 2020-12-23 |
| 公開（公告）號： | CN112990530A | 公開（公告）日： | 2021-06-18 |
| 發明（設計）人： | 袁振杰;孫瑞鴻;郝瑞;李慧強;孫亞蓮 | 申請（專利權）人： | 北京軟通智慧城市科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100193 北京市海淀區*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 區域 人口數量 預測 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種區域人口數量預測方法，其特征在于，所述方法包括：
根據目標區域和時間窗口確定對應的城市人口變化序列；
在預先訓練生成的區域人口注意力模型以所述城市人口變化序列為輸入層確定區域人口注意力向量；
基于預先訓練的城市人口注意力模型處理所述區域人口注意力向量以獲取城市人口注意力向量；
在預先訓練的人口數量預測模型根據所述城市人口注意力向量和所述目標區域的屬性信息確定所述時間窗口對應的未來人口數量。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標區域的屬性信息至少包括：社會環境、服務設施、政策規劃、交通便利程度、區位壓力、自然環境、畢業季影響、春運影響、重大節日影響、大型工程影響和國際經濟指標中一種。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據目標區域和時間窗口確定對應的城市人口變化序列，包括：
獲取目標區域對應的城市人口數據集；
按照所述時間窗口在所述城市人口數據集獲取歷年人口信息組成城市人口變化序列。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在預先訓練生成的區域人口注意力模型以所述城市人口變化序列為輸入層確定區域人口注意力向量，包括：
將所述城市人口變化序列按照年份和地區輸入到所述區域人口注意力模型；
在所述區域人口注意力模型通過隱藏層狀態值對所述城市人口變化序列進行處理獲取到對應的人口數量信息；
排列各所述人口數量信息作為區域人口注意力向量。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于預先訓練的城市人口注意力模型處理所述區域人口注意力向量以獲取城市人口注意力向量，包括：
將所述區域人口注意力向量作為輸入層輸入所述城市人口注意力模型；
獲取所述城市人口注意力模型生成的對應所述地區的人口數量信息；
排列對應所述地區的人口數量信息作為城市人口注意力向量。
6.根據權利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述在預先訓練的人口數量預測模型根據所述城市人口注意力向量和所述目標區域的屬性信息確定所述時間窗口對應的未來人口數量，包括：
對所述目標區域的屬性信息按照類型進行編碼處理生成屬性向量，其中，所述編碼處理至少包括降維處理、歸一化處理、轉換編碼處理中至少一種；
合并所述屬性向量和所述城市人口注意力向量作為待預測向量；
將所述待預測向量輸入所述人口數量預測模型獲取所述目標區域對應的未來人口數量向量；
提取所述未來人口數量向量中的人口數量分別作為所述時間窗口對應的未來人口數量。
7.根據權利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，所述區域人口注意力模型、所述城市人口注意力模型和所述人口數量預測模型的網絡結構為循環神經網絡結構，所述循環神經網絡結構至少包括更新門和輸出門。
8.一種區域人口數量預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
序列獲取模塊，用于根據目標區域和時間窗口確定對應的城市人口變化序列；
時間特征模塊，用于在預先訓練生成的區域人口注意力模型以所述城市人口變化序列為輸入層確定區域人口注意力向量；
空間特征模塊，用于基于預先訓練的城市人口注意力模型處理所述區域人口注意力向量以獲取城市人口注意力向量；
人口預測模塊，用于在預先訓練的人口數量預測模型根據所述城市人口注意力向量和所述目標區域的屬性信息確定所述時間窗口對應的未來人口數量。
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
一個或多個處理器；
存儲器，用于存儲一個或多個程序，
當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-7中任一所述的區域人口數量預測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一所述的區域人口數量預測方法。
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