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公开(公告)号:CN110955779A
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201811126902.4
申请日:2018-09-26
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种网格管理数据驱动的语义网生成方法,按一定规则将城市内指定区域划分成多个网格,对每个网格指定至少一个网格员,负责巡视或收集网格内发生的各项事件,包括群体活动、居住人口、工作人口、流动人口状态,并记录相关事件的内容信息;当两个事件之间在发生地点、事件参与人物或发生场景之间有联系时,将两事件之间进行关联;随着事件的关联内容增加,每个事件的前因后果或者事件人物之间的关系能够清晰展示出来,从而形成一个庞大的语义网,可方便对城市进行管理。
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公开(公告)号:CN110955738A
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201811126281.X
申请日:2018-09-26
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/28 , H04W4/02
Abstract: 本发明提供一种基于信令数据结合场景信息的人物画像刻画方法,通过移动运营商信令数据,采集用户的移动轨迹数据,获取每个用户在一天内驻留过的基站;根据每个基站的经纬度,结合POI数据和GIS数据,将每个基站与该基站所在地的物理场景相对应,用场景信息对基站位置进行标注;将用户的移动轨迹中的每个基站与该基站的场景信息进行对应,可直观显示出每个用户的移动轨迹特征,从移动空间和时间角度对用户进行画像;进一步,将两个用户的场景信息按一定算法进行计算,可以判断一个用户与其他用户间的亲疏关系,从而对用户画像进行更加细致的描述。
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公开(公告)号:CN110572813A
公开(公告)日:2019-12-13
申请号:CN201810484072.6
申请日:2018-05-19
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于移动大数据的手机用户行为相似度分析方法,利用电信运营商的信令数据,采集一个时间段内一个用户群的移动轨迹信息;统计每个用户在该时间段内在每个扇区中出现的次数或驻留时长PF,以及所有用户在每个扇区中出现的次数或驻留时长的均值GF,计算PF/GF,得到每个用户的PF-IGF值;计算每两个手机用户的PF-IGF值的夹角余弦值,根据所得的夹角余弦值,判定两个用户的行为相似度:夹角余弦值θ越接大,表示这两个手机用户的活动行为轨迹越相近;夹角余弦值的值越小,表示这两个手机用户的活动行为轨迹越不相关。本发明可以用于研究每两个人之间的相似程度,找寻指定范围内每个人的相似人群。
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公开(公告)号:CN118914725B
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411393047.9
申请日:2024-10-08
Applicant: 北京融信数联科技有限公司 , 北京明德盛元储能科技有限公司
IPC: G01R31/00 , G01D21/02 , G06F18/2433 , G06F17/18
Abstract: 本申请提供了一种储能管理系统的故障诊断与预警方法、系统和介质,属于储能管理及大数据技术领域。方法包括:获取储能设备的运行参数监测信息,分别提取电压变化速率数据、电流变化速率数据和声纹数据,再处理获得电压变化速率异常数据、电流变化速率异常数据和声纹异常数据,处理获得储能设备故障率评测指数,再结合历史储能设备故障率评测平均指数,获得储能设备故障率修正指数,判断储能设备发生故障的概率等级。本申请针对储能设备的关键参数进行实时监测和深度分析,实现了对储能设备的全面、精准、智能化的监测和故障预测,为运维人员提供了有力的技术支持和决策依据,有助于提升储能设备的运行效率和可靠性。
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公开(公告)号:CN116861197B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311119998.2
申请日:2023-09-01
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/10 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开的一种基于大数据的流动人口监测方法、系统和存储介质,其中方法包括:基于预设时间周期,获取预设区域内的流入人口和流出人口;将所述流入人口减去流出人口,得到预设区域内的净流入人口;判断所述预设区域内的净流入人口是否在预设第一数量范围,若是,对应预设区域内的流动人口为正常;若否,触发预设区域内的流动人口警示信息;将所述预设区域内的流动人口警示信息发送至预设管理端以进行显示。通过预设区域内的信令数据,确定对应预设区域内的流入人口和流出人口,提高了流动人口监测的便利性,节省了大量的人力资源。
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公开(公告)号:CN116957520B
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311211424.8
申请日:2023-09-20
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/105 , G06Q50/26 , H04W4/029
Abstract: 本发明公开的一种基于大数据的失业率监测方法、系统和存储介质,通过预设区域内手机信令的大数据,确定手机用户每天的行程位置以及在对应行程位置上驻留的时间长度,从而确定对应手机用户所在的工作地,再以预设时间周期为时间基准,确定对应手机用户是否为上班状态,再结合对应手机用户的历史上班记录,判断对应手机状态是否为失业状态,从而确定预设区域内的失业率,本发明通过手机信令的大数据对失业率进行监测,删除了非就业人员的干扰,提高了预设区域内失业率的监测效率以及准确性。
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公开(公告)号:CN117177184A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311412206.0
申请日:2023-10-30
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: H04W4/029 , G06N3/0442 , H04W4/20 , H04W64/00
Abstract: 本发明公开的一种基于手机信令的机场日活跃用户预测方法、系统和介质,其中方法包括:采集信令数据以获取手机用户的行动轨迹;基于所述信令数据得到不同目标区域的活跃用户数值,从而识别目标活跃用户,其中,所述目标活跃用户包括机场活跃用户;基于所述目标活跃用户输入到训练好的神经网络模型中测试得到日活跃用户预测数据,从而将所述日活跃用户预测数据输出给用户端,所述神经网络模型具体包括长短期记忆多变量时间序列模型。本发明采用长短期记忆多变量预测模型可以同时考虑多个相关变量,从而更好地捕捉到数据中的复杂关系,提升模型预测的准确性,更好的解决例如机场日活跃用户预测的实际问题。
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公开(公告)号:CN111436017B
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN201811593501.X
申请日:2018-12-25
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
Abstract: 一种基于聚类算法的移动用户一人多卡识别方法,将城市区域划分为若干个网格,对同一网格区间,计算区间内包含的所有基站的平均经纬度,作为该网格的经纬度;对每个基站,计算其到各个网格之间的经纬度,将其归为某个网格区间,实现区间的重新划分;读取一对IMSI识别号,找到其所对应的网格经纬度,计算两两IMSI之间的距离;按照时间顺序将采集的原始信令数据转化为运行轨迹,按照距离信息确定IMSI之间的轨迹相似性;对位置及出现时间高度重叠的IMSI对,判断为同一轨迹,即一人多卡/机。
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公开(公告)号:CN116610821A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310897546.0
申请日:2023-07-21
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06Q10/067 , G06F16/35 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的企业风险分析方法、系统和存储介质,其中方法包括:获取企业数据信息;提取企业数据信息中的关键词;根据企业数据信息中的关键词,构建所述企业的知识图谱;将所述企业的知识图谱和预设企业风险图谱进行对比分析,得到第一相似值;判断所述第一相似值是否大于预设第一相似阈值,若是,得到所述企业存在风险信息;若否,确定所述企业不存在风险;将所述企业存在风险信息发送至预设管理终端以进行显示。本发明通过将企业数据信息中的关键词进行分类,构建多个知识图谱区域的知识图谱,通过计算知识图谱和预设企业风险图谱的第一相似值对企业风险进行判定,提高了企业风险分析的准确率。
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公开(公告)号:CN116567547A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310813565.0
申请日:2023-07-05
Applicant: 北京融信数联科技有限公司
IPC: H04W4/029 , G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F16/9537 , H04W8/18
Abstract: 本发明公开的一种人口数据质量检验方法、系统和可读存储介质,其中方法包括:采集用户信令数据,基于所述信令数据获取用户对应的行动轨迹数据;基于所述行动轨迹数据确定工作居住点,以筛选得到日稳定用户;基于所述日稳定用户结合预设的时间段统计自然月内对应的月稳定用户,其中,所述时间段基于用户输入数据动态变化;基于所述月稳定用户作为历史数据输入到灰色预测模型来进行预测得到当月的人口数据稳定数值。本发明通过规划求解修正异常值,可减少人为修正造成的主观误差,并且将新的修正值作为新原始序列不断地更新预测模型,从而提高人口数据质量预测的精度、保证数据检验的准确性。
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