[发明专利]基于智能决策的人口流动预测方法、装置及计算机设备

说明书

本申请实施例属于人工智能领域，应用于智慧交通领域中，涉及一种基于智能决策的人口流动预测方法，包括获取城市地图；对城市地图进行划分，以城市地图中的城市区域为节点，生成城市节点网络；获取城市节点网络中各节点的历史人口信息；通过图神经网络对各节点的历史人口信息进行计算，得到各节点的空间特征以及时间序列特征；根据空间特征以及时间序列特征生成各节点的点嵌入向量；基于点嵌入向量生成人口流动信息；其中，人口流动信息作为节点连接线连接各节点。本申请还提供一种基于智能决策的人口流动预测装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，历史人口信息可存储于区块链中。本申请提高了人口流动预测的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于智能决策的人口流动预测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，计算机在城市人口流动研究中的应用也越来越广泛。城市人口流动研究具有很高的实用价值，城市人口流动反应城市人口的群体动态性特征，在城市规划、交通建设等领域具有重要的指导作用。

传统的人口流动预测技术，通常是对某个区域进行流入流出的人口流动预测，不包含方向性；或者直接依据重力模型或辐射模型对某个区域的人口流动信息进行预测，因为模型较为简单，使得人口流动预测的准确性较低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于智能决策的人口流动预测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决人口流动预测准确性较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于智能决策的人口流动预测方法，采用了如下所述的技术方案：

获取城市地图；

对所述城市地图进行划分，以所述城市地图中的城市区域为节点，生成城市节点网络；

获取所述城市节点网络中各节点的历史人口信息；

通过图神经网络对所述各节点的历史人口信息进行计算，得到所述各节点的空间特征以及时间序列特征；

根据所述空间特征以及时间序列特征生成所述各节点的点嵌入向量；

基于所述点嵌入向量生成人口流动信息；其中，所述人口流动信息作为节点连接线连接所述各节点。

进一步的，在所述获取城市地图的步骤之前还包括：

获取训练数据集；

提取所述训练数据集中的城市节点网络、所述城市节点网络中各节点所对应的历史人口信息以及与所述城市节点网络所对应的人口流动信息；

根据提取到的城市节点网络、历史人口信息以及人口流动信息训练初始图神经网络，得到图神经网络。

进一步的，所述通过图神经网络对所述各节点的历史人口信息进行计算，得到所述各节点的空间特征以及时间序列特征的步骤包括：

通过图神经网络对所述各节点的历史人口信息进行计算，得到所述各节点的空间特征；

对所述空间特征进行时空变换，得到所述各节点的时间序列特征。

进一步的，所述通过图神经网络对所述各节点的历史人口信息进行计算，得到所述各节点的空间特征的步骤包括：

将所述各节点的历史人口信息作为节点特征输入图神经网络，以基于空间注意力机制给所述各节点添加空间注意力权重；

根据所述空间注意力权重对所述节点特征进行放缩处理；

对放缩处理后的节点特征进行空间图卷积，得到所述各节点的空间特征。

进一步的，所述对所述空间特征进行时空变换，得到所述各节点的时间序列特征的步骤包括：