一种基于时空特征注意力机制的人口热力数据预测方法

本发明属于人工智能技术领域，具体是一种基于时空特征注意力机制的人口热力数据预测方法，包括步骤获取目标区域地图，并对所述目标区域地图进行节点划分，以生成目标区域节点网络；获取目标区域节点网络中各节点的人口数据信息；利用神经网络对各节点人口数据信息进行计算，以获取各节点时间序列特征和空间特征；根据所述时间序列特征和空间特征生成各节点的时间特征向量和空间特征向量；根据所述时间特征向量和空间特征向量生成预测人口热力数据信息解决了传统模型对时空特征捕捉能力不足的问题，解决了深度学习算法中的时空特征计算冗余问题，通过引入时空特征注意力，减少模型参数，能很好地提升大范围、大数据的人口热力数据的计算效率。