摘要
本发明提供了一种基于人工智能的大数据的人流量分析及预测方法及系统,属于大数据分析领域。该方法包括数据收集、数据特征提取、模型构建、模型训练和模型验证这几个步骤。首先,通过摄像头、手机信号等途径收集大量的人流量数据,如人员的位置信息、移动路径、时间信息等。然后,对这些数据进行特征提取,如构建区域流量矩阵、进行时间序列属性划分以及与外部属性的拼接。接着,根据这些特征构建人流量分析及预测模型,并对模型进行训练,以优化其性能。最后,使用验证集或测试集测试模型的性能。这种方法结合了大数据和人工智能技术,辩证对人流量进行分析和预测,可应用于商场、公园、车站等人流量大、需动态调配资源的场所。
技术关键词
人流量分析
人流量数据
数据特征提取
人流量信息
预测时间间隔
更新模型参数
数据收集模块
随机梯度下降
模型训练模块
矩阵
序列
人工智能技术
训练集
预测系统
数据格式
气象
关键帧
超参数
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多模态深度
多模态数据采集
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数据特征提取
深度学习技术
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电力系统
图谱
生成业务
多源数据特征提取
数值模拟方法
网络模型训练
数值模拟系统
样本
数据特征提取