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隨著智能通信設(shè)備的普及和通信基站定位精度的提升，利用通信基站記錄的用戶行為數(shù)據(jù)監(jiān)測和預(yù)測人群密度成為可能。由于人群異常聚集事件具有突發(fā)性，利用時(shí)間序列分析方法和概率模型進(jìn)行預(yù)測的效果較差。針對該問題，提出一種基于群體行為分析的預(yù)測方法。通過分析聚集人群的上網(wǎng)行為和基站間的人群移動(dòng)行為特征，得到兩者之間的相關(guān)性，結(jié)合基站的人群密度時(shí)間序列信息，利貝擴(kuò)張因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和邏輯回歸模型得出預(yù)測結(jié)果。運(yùn)營商提供的手機(jī)用戶上網(wǎng)記錄數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)該預(yù)測方法的精確率為0.93，召回率為0.97，顯著優(yōu)于 ARIMA算法、LSTM算法和 Xgboost算法，證體的上網(wǎng)行為和移動(dòng)特征能夠有效提升人群異常聚集預(yù)測的準(zhǔn)確性。
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