[发明专利]预测人流量以及建立人流量预测模型的方法及相关设备

说明书

本发明涉及通信领域，公开了预测人流量以及建立人流量预测模型的方法及相关设备。用于针对热点地区实现总人流量的准确预测。该方法为：确定目标区域和至少一个对目标区域总人流量有影响的参考区域，然后，基于移动数据获得至少一个参考区域在第一时刻的总人流量，并根据目标ARMA模型，对目标区域在未来的第二时刻的总人流量进行预测；其中，该目标ARMA模型是基于至少一个参考区域在各个历史时刻的总人流量，对目标区域在相应之后的历史时刻的总人流的影响而建立的。这样，可以根据参考区域的历史数据，对目标区域的未来时刻的总人流量进行准确预测，同时，有效解决了现有技术中存在的源数据覆盖狭隘以及数据采集设备维护成本高的问题。

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种预测人流量以及建立人流量预测模型的方法及相关设备。

背景技术

对于北京、上海、深圳等人口基数大、充满流动性的超大规模城市，综合性商业区、著名旅游景点、大型活动场所等热点区域经常会出现人群“井喷”现象，在节假日期间这种现象更为显著。为防范城市人流聚集场所存在的各种安全隐患，亟需科学有效的信息化监测手段进行人流量预测，及早发现人群流动特征，为区域管理资源的协调提供决策依据。

现有人流预测的技术方案主要依靠轨交站点闸机数据、wifi热点定位数据、红外传感数据等，利用传统时间序列预测算法或其改进的算法，进行未来时刻的人流预测。

现有的方法在人流预测上有一定程度的效果，但还存在以下问题：

1、现有人流预测方法所依赖的源数据，如轨交站点闸机数据、wifi热点定位数据、红外传感数据等，都是设定在固定的位置上，并且检测范围有限，导致源数据覆盖狭隘。

2、通过固定点采集源数据，还需要在固定点上设置数据采集装置，维护成本高。

发明内容

本申请实施例提供一种预测人流量以及建立人流量预测模型的方法及相关设备。用于实现城市热点区域的总人流量的准确预测，以及解决现有技术中存在的源数据覆盖狭隘以及数据采集设备维护成本高的问题。

本申请实施例提供的具体技术方案如下：

一种预测人流量的方法，包括：

确定目标区域和至少一个参考区域，其中，所述参考区域的总人流量对目标区域的总人流量造成影响；

基于移动数据获得所述至少一个参考区域在第一时刻的总人流量；

根据所述至少一个参考区域在第一时刻的总人流量，采用预设的目标自回归滑动平均ARMA模型对所述目标区域在未来的第二时刻的总人流量进行预测；

其中，所述目标ARMA模型是基于所述至少一个参考区域在各个历史时刻的总人流量，对所述目标区域在相应滞后的历史时刻的总人流量的影响而建立的。

可选的，在确定目标区域和至少一个参考区域之前，进一步包括：

获取指定时间段内至少两个指定区域的样本变化序列，其中，所述样本变化序列表示所述指定区域在所述指定时间段内的每一个时间采样点的总人流量；

根据外部指令确定目标区域和参考区域，以及将目标区域对应的样本变化序列作为目标序列，将参考区域对应的样本变化序列作为参考序列；

采用格兰杰Granger因果检验，筛选出对目标序列造成滞后性影响的至少一个参考序列；

基于所述目标序列和所述至少一个参考序列建立目标ARMA模型。

可选的，获取指定时间段内任意一个指定区域的样本变化序列，具体包括：

获取在所述指定时间段内的各个时间采样点采集的所述任意一个指定区域内的移动数据；