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题名基于电信位置数据的人群流量预测
被引量：2
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作者
卢光跃
李四维
赵宇翔
王天赐
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机构
西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室
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出处
《西安邮电大学学报》
2018年第2期7-11,48,共6页
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基金
陕西省工业科技攻关项目(2015GY-013
2016GY-113)
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文摘
将遗传算法和支持向量回归法结合起来,给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。提取出电信位置数据中的人群流量时间序列,综合考虑其不同时间点值的关联性,用支持向量回归方法对其进行预测,并使用遗传算法对支持向量回归方法的参数进行优化。在真实电信位置数据集上的实验可以验证,所给方法有效,且相较神经网络诸方法具有更好的预测精度。
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关键词
人群流量预测
电信位置数据
时间序列
遗传算法
支持向量回归
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Keywords
population traffic prediction
telecommunications geo spatial data
time series
genetic algorithm （GA）
support vector regression （SVR）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名面向5G需求的人群流量预测模型研究
被引量：14
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作者
胡铮
袁浩
朱新宁
倪万里
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机构
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期1-10,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61421061)
海南省重大科技计划基金资助项目(No.ZDKJ201808)~~
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文摘
5G网络中超密集基站的部署规划、多维资源管理、活跃/休眠切换等方面都依赖于对区域内用户数量的准确预测。针对这一需求,提出了一种基于移动网络用户位置信息的区域人群流量预测的深度时空网络模型。通过建模不同尺度的时空依赖关系,融合各种外部特征信息,并以短时局部流量信息降低对实时全局信息传输的要求,实现了城市范围的区域人群流量预测,对提高5G网络性能具有重要意义。通过基于呼叫详单数据的区域人群流量预测实验表明,与现有流量预测模型相比,所提模型具有更高的预测精度。
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关键词
5G网络
人群流量预测
深度神经网络
时空数据挖掘
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Keywords
5G networks
crowd flows prediction
deep neural networks
spatial-temporal data mining
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名云计算环境下基于深度学习的人群流量预测框架
被引量：1
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作者
蒋春林
佘磊
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机构
四川省人工智能研究院
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出处
《无线电工程》
北大核心
2023年第2期262-270,共9页
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基金
四川省科技计划资助(2021YFS0007,2022YFWZ0006)。
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文摘
随着云计算技术的深入应用,人群流量预测已然成为智慧城市建设中亟待解决的问题,大部分基于深度学习的模型未考虑偏远区域的空间相关性,或未将空间相关性以及时间依赖性综合考虑。针对上述问题,提出一种云计算环境下基于深度学习的人群流量预测框架(Deep Learning-based Crowd Flow Prediction Framework in Cloud Computing,DL-CFP)。DL-CFP模型借助邻近单元和扩张单元分别计算相邻区域和偏远区域的空间相关性,通过卷积长短期记忆(Convolutional Long Short-Term Memory,ConvLSTM)模型计算不同区域的时间依赖性。引入区域增强注意力机制,使模型能够捕获更完备的空间相关性。在滴滴出行和纽约出行真实数据集上进行大量对比实验,结果表明,DL-CFP模型预测准确性和稳定性均优于主流算法,平均预测准确率达到75.6%,相比其他算法平均提升27.1%。
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关键词
云计算
人群流量预测
深度学习
时空数据
注意力机制
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Keywords
cloud computing
crowd flow prediction
deep learning
spatio-temporal data
attention mechanism
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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