基于混合深度学习的受灾人群移动流量预测方法及系统

本申请提供了一种基于混合深度学习的受灾人群移动流量预测方法及系统，本申请通过获取目标受灾人群的原始移动流量数据，然后，对原始移动流量数据进行数据预处理，得到预处理移动流量数据，接着，对预处理移动流量数据进行异质性因子计算，得到移动异质性数据，接着，基于图卷积神经网络算法，对预处理移动流量数据进行空间特征提取，得到移动空间特征数据，然后，基于长短期记忆网络算法，对空间特征移动数据以及移动异质性数据进行时间特征提取，得到移动时间特征数据，最后，根据Seq2Seq序列人群预测模型，对移动空间特征数据和移动时间特征数据进行人群移动流量预测，得到移动流量预测结果，进而提高了灾中人群移动预测的准确性和可靠性。