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龙图腾网恭喜南京烽火星空通信发展有限公司申请的专利一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114743258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210184289.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法是由卢山;李春霞;丁思然;崔弘;刘宇;汤鲲设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法，涉及大数据分析技术领域，通过对于历史事件的数据分析，利用分类算法对基于不同人群的特征属性进行分类，基于真实时间、真实环境下使用强化学习模型模拟个体活动，结合特定时段、特定环境下的事件特征数据，以高预测准确率为目标，对某一时段内人员活动进行评分从而对其行为选择进行训练，形成固化模型，进而基于事件规律可实现对未来场景可能发生的事件行为进行预测。

本发明授权一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、统计所有事件数据，对数据进行清洗，清除无效值和缺失值，确保数据准确无误；S2、基于事件发生所属区域划分进行数据统计，对于区域划分所属的事件和人、车流量进行统计，并对不同事件进行分类，统计事件对应的人员个体特征；S3、基于朴素贝叶斯算法，对不同类型的事件进行分类，得到分类器A，预测人群中不同个体对不同事件的倾向及预测事件类型；S4、基于事件时空数据和类型进行朴素贝叶斯算法分类，得到分类器B，计算人员在真实具体时段内的事件发生概率；S5、根据背景环境下的人员属性分布情况，随机生成大量人员，基于分类器A对人群进行行为倾向分类，找出不同事件发生人群；S6、使用强化学习蒙特卡洛树搜索模型MCTS对S5中的人群进行事件模拟，并基于S4中的关于时段对行为影响的分类器B生成基于时间段的事件概率预测，协同人员行为倾向所属类别的特征值奖励函数，对该次强化学习蒙特卡洛树搜索模型MCTS搜索进行计算，实现对该场景内的行为情况进行预测。

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