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公开(公告)号：CN115238589A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210948304.5
申请日：2022-08-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的人群移动预测方法，该方法以新冠肺炎(COVID‑19)疫情期间城市人群流动预测为研究对象，研究多模态数据的时空特征融合的问题。由于复杂的社会背景、政策和疫情状况等复杂多模态数据的影响，使得预测疫情期间人群移动的模式变得十分困难。该专利分析了国内三个城市的人群移动数据，发现尽管不同的城市之间有着很大的差距，但是它们在新冠肺炎疫情期间的人群移动模式呈现出很高的相似性。在此基础上，本专利设计了基于条件生成对抗网络的预测模型，模型中融合建模了多模态数据对于人群移动时空特征的影响。除此之外，模型还可以帮助政府更好地评估不同政策对人群移动性的潜在影响，优化政策制定。
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