一种起点终点人口流动数据的生成方法及装置与流程

技术特征：
1.一种起点终点人口流动数据的生成方法，其特征在于，包括：构建目标地区对应的图模型，并根据所述图模型，建立图神经网络模型，其中，所述目标地区内的每个区域对应于所述图模型中的一个节点，两个区域之间物理上的可达度通过所述两个区域对应的节点之间的带权边表示；利用所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和起点终点人口流动数据，训练所述图神经网络模型，其中，所述图神经网络模型通过对两个节点对应区域的抽象特征进行融合，生成所述两个节点对应的区域之间的有向人流数据；所述节点的抽象特征为经过图神经网络计算后得到的融合了本节点和相邻节点的人口数量变化信息的抽象表达；利用训练后得到的图神经网络模型，生成所述目标地区的人口流动数据。2.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，每个节点的特征输入为多个时间段的历史人口数量，并使用基于注意力机制的卷进神经网络进行特征特提取，得到历史人口数量变化信息。3.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，每个节点在图神经网络计算的过程中收集相邻节点的历史人口数量变化信息，以使得每个节点的所述抽象特征中包含图的拓扑信息。4.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，对两个节点对应区域的抽象特征进行融合的步骤，包括：对所述两个节点的抽象特征进行向量内积计算；或者，对所述两个节点的抽象特征进行向量拼接，并将拼接得到的向量映射至一维。5.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，利用所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和起点终点人口流动数据，训练所述图神经网络模型的步骤，包括：利用训练数据重复执行以下训练，直至所述图神经网络模型满足预设的收敛条件，所述训练数据包括多个训练样本，每个训练样本包括所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和对应的人口流动数据：将所述样本中的历史人口分布数据输入至所述图神经网络模型，获得所述图神经网络模型输出的人口流动数据；计算所述样本中的人口流动数据与所述图神经网络模型生成的人口流动数据之间的误差，根据所述误差，利用梯度下降算法调整所述图神经网络模型的模型参数。6.如权利要求1所述的生成方法，其特征在于，在利用训练后得到的图神经网络模型，生成所述目标地区的人口流动数据的步骤之前，所述方法还包括：利用包括所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和对应的人口流动数据的测试样本，对训练后得到的图神经网络模型进行测试，判断训练后得到的图神经网络模型是否满足预设的性能指标要求。7.一种人口流动数据的生成装置，其特征在于，包括：建模单元，用于构建目标地区对应的图模型，并根据所述图模型，建立图神经网络模型，其中，所述目标地区内的每个区域对应于所述图模型中的一个节点，两个区域之间物理上的可达度通过所述两个区域对应的节点之间的带权边表示；训练单元，用于利用所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和起点终点人口流动数据，训练所述图神经网络模型，其中，所述图神经网络模型通过对两个节点对应区域的抽
象特征进行融合，生成所述两个节点对应的区域之间的有向人流数据；所述节点的抽象特征为经过图神经网络计算后得到的融合了本节点和相邻节点的人口数量变化信息的抽象表达；生成单元，用于利用训练后得到的图神经网络模型，生成所述目标地区的人口流动数据。8.如权利要求7所述的生成装置，其特征在于，每个节点的特征输入为多个时间段的历史人口数量，并使用基于注意力机制的卷进神经网络进行特征特提取，得到历史人口数量变化信息。9.如权利要求7所述的生成装置，其特征在于，每个节点在图神经网络计算的过程中收集相邻节点的历史人口数量变化信息，以使得每个节点的所述抽象特征中包含图的拓扑信息。10.如权利要求7所述的生成装置，其特征在于，所述图神经网络模型包括有一融合单元，用于按照以下方式对两个节点对应区域的抽象特征进行融合：对所述两个节点的抽象特征进行向量内积计算；或者，对所述两个节点的抽象特征进行向量拼接，并将拼接得到的向量映射至一维。11.如权利要求7所述的生成装置，其特征在于，所述训练单元，还用于：利用训练数据重复执行以下训练，直至所述图神经网络模型满足预设的收敛条件，所述训练数据包括多个训练样本，每个训练样本包括所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和对应的人口流动数据：将所述样本中的历史人口分布数据输入至所述图神经网络模型，获得所述图神经网络模型输出的人口流动数据；计算所述样本中的人口流动数据与所述图神经网络模型生成的人口流动数据之间的误差，根据所述误差，利用梯度下降算法调整所述图神经网络模型的模型参数。12.如权利要求7所述的生成装置，其特征在于，还包括：验证单元，用于利用包括所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和对应的人口流动数据的测试样本，对训练后得到的图神经网络模型进行测试，判断训练后得到的图神经网络模型是否满足预设的性能指标要求。

技术总结
本发明实施例提供了一种起点终点人口流动数据的生成方法及装置。其中，所述方法包括：构建目标地区对应的图模型，并根据所述图模型，建立图神经网络模型；利用所述目标地区内各区域的历史人口分布数据和起点终点人口流动数据，训练所述图神经网络模型；利用训练后得到的图神经网络模型，生成所述目标地区的人口流动数据。相对于现有技术，本发明实施例的模型能够基于较为容易采集的人口分布数据，生成较高精确度的人口流动数据，易于工程化实施，具有计算量较小，实施成本较低等优点。实施成本较低等优点。实施成本较低等优点。


技术研发人员：李勇 荣灿 冯杰 耿璐 杨和东
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2020.04.22
技术公布日：2021/10/22