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申请/专利权人：东莞市城建规划设计院

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于城市规划的人流量预测方法及系统，该方法包括：将城市划分为至少两个区域，获取历史时间中每个区域的观测数据并划分为至少两个子序列，获取每个子序列对应的周期信息分量序列和趋势分量序列，分别计算每两个子序列之间的周期信息校正因子和趋势差异校正因子；基于周期信息校正因子以及趋势差异校正因子获取对应子序列之间的距离，进而获取MP向量；由MP向量得到时间分割点，并基于时间分割点辅助人流量预测。本发明通过结合周期信息和趋势信息，使得获取的MP向量更加准确，进而保证了时间分割点的准确性和人流量预测结果的可靠性。

主权项：1.一种用于城市规划的人流量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：将城市划分为至少两个区域，获取历史时间中每个所述区域的观测数据；将每个所述区域的所有观测数据划分为至少两个子序列，获取每个所述子序列对应的周期信息分量序列，基于所述周期信息分量序列计算每两个所述子序列之间的周期信息校正因子；获取每个所述子序列对应的趋势分量序列，基于所述趋势分量序列计算每两个所述子序列之间的趋势差异校正因子；基于所述周期信息校正因子以及所述趋势差异校正因子获取对应两个所述子序列之间的距离，根据每个所述子序列与其他子序列之间的距离获取MP向量；由所述MP向量得到时间分割点，基于所述时间分割点辅助人流量预测；其中，获取历史时间中每个所述区域的观测数据的步骤，包括：预设固定时间间隔，获取每个所述区域在固定时间间隔中的流入的人流量和流出的人流量，以固定时间间隔中采集的所有流入的人流量的均值作为对应固定时间间隔的流入人流量，以固定时间间隔中采集的所有流出的人流量的均值作为对应固定时间间隔的流出人流量；每个所述区域的观测数据包括每个固定时间间隔对应的流入人流量和流出人流量；其中，将每个所述区域的所有观测数据划分为至少两个子序列的步骤，包括：分别根据历史时间中每个区域在每个固定时间间隔的流入人流量构成时间序列，根据历史时间中每个区域在每个固定时间间隔的流出人流量构成时间序列；根据预设时间周期对每个所述时间序列进行划分，得到每个所述时间序列对应的至少两个子序列；其中，所述子序列之间的距离的计算方法为： 其中，表示第个子序列与第个子序列之间的距离；表示优化前第个子序列与第个子序列之间的传统距离；表示第个子序列与第个子序列之间的趋势差异校正因子；表示第个子序列与第个子序列之间的周期信息校正因子；其中，传统距离是通过计算子序列之间的数值差异进行获取的；其中，周期信息分量序列和趋势分量序列的获取方法为：对当前区域对应的时间序列进行STL分解，提取出其中的周期数据和趋势数据，得到时间序列中每个子序列对应的周期数据和趋势数据，基于子序列对应的周期数据构建出对应的周期信息分量序列；基于子序列对应的趋势数据构建出对应的趋势分量序列；其中，由所述MP向量得到时间分割点，并基于所述时间分割点辅助人流量预测的步骤，包括：根据所述MP向量构成AC曲线，获取所述AC曲线中的极小值点作为模态变化点，每个所述模态变化点对应一个子序列；获取所述模态变化点对应的子序列在对应时间序列上的左相邻子序列和右相邻子序列，对所述左相邻子序列和所述右相邻子序列之间的距离进行归一化作为所述模态变化点的模态变化程度；所述AC曲线中模态变化程度最大的两个所述模态变化点为时间分割点，由所述时间分割点将所述时间序列划分为三个时间段，将分割结果传入ST-Resent模型中进行模型训练，以训练完成的ST-Resent模型进行人流量预测。

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