【摘要】：基站服務(wù)用戶數(shù)的預(yù)測對通信基站的空間位置選取、通訊服務(wù)帶寬的配置優(yōu)化等有重要作用,并為城市公共安全管理方面中的人群聚集預(yù)警與群體事件預(yù)防提供輔助決策支持。本文利用海量手機(jī)軌跡數(shù)據(jù),運(yùn)用時空轉(zhuǎn)移概率定量化描述城市內(nèi)不同區(qū)域間人群流動的時空特性,結(jié)合馬爾可夫鏈和貝葉斯定理,構(gòu)建手機(jī)用戶群體在基站間的時空轉(zhuǎn)移概率模型,并以此提出一種城市區(qū)域尺度上的基站服務(wù)用戶數(shù)預(yù)測方法。利用湖北省某城市長達(dá)30 d的手機(jī)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練與預(yù)測方法驗證,實驗結(jié)果表明:在時間粒度為60 min時,本文提出的方法對8-22時各時段基站服務(wù)用戶數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確率都大于94.8%;在不同時間粒度下對比本文方法、Castro模型、移動平均法,發(fā)現(xiàn)在時間粒度大于20 min時,本文方法預(yù)測準(zhǔn)確率高于另外兩種方法。
[Abstract]:The prediction of the number of base station service users plays an important role in the spatial location selection of communication base stations and the optimization of communication service bandwidth configuration, and provides auxiliary decision support for crowd aggregation early warning and group event prevention in urban public safety management. In this paper, based on the massive mobile phone trajectory data, the temporal and spatial transfer probability is used to quantitatively describe the temporal and spatial characteristics of crowd flow between different regions of the city, combined with Markov chain and Bayesian theorem, the temporal and spatial transfer probability model of mobile phone user groups between base stations is constructed, and a prediction method of the number of base station service users on the urban regional scale is proposed. The model training and prediction method is verified by using the 30-day mobile phone trajectory data of a city in Hubei Province. the experimental results show that when the time granularity is 60 min, the accuracy of the method proposed in this paper is more than 94.8% for the number of base station service users in each period of 8-22:00. Compared with the proposed method, Castro model and moving average method under different time granularity, it is found that when the time granularity is more than 20 min, the prediction accuracy of this method is higher than that of the other two methods.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;中國移動通信集團(tuán)湖北有限公司業(yè)務(wù)支撐中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41231171、41371420) 湖北省青年英才開發(fā)計劃項目 武漢大學(xué)自主科研項目拔尖創(chuàng)新人才類資助項目(2042015KF0167)
【分類號】：O213

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王梓坤;二參數(shù)Ornstein-Uhlenbeck過程的轉(zhuǎn)移概率及預(yù)測[J];科學(xué)通報;1986年23期

2 陳木法;;概率核的存在性及轉(zhuǎn)移概率的可微性[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);1986年04期

3 張紹義,徐侃;轉(zhuǎn)移概率最優(yōu)可測耦合的存在性[J];數(shù)學(xué)學(xué)報;1997年01期

4 官子美;;馬氏轉(zhuǎn)移概率在人才預(yù)測中的應(yīng)用[J];云南工學(xué)院學(xué)報;1990年03期

5 孟沖,王光哲,樊正復(fù);二維推廣有限馬爾可夫鏈m步轉(zhuǎn)移概率的矩陣算法[J];西安理工大學(xué)學(xué)報;1997年01期

6 杜寬旗;謝琴花;;基于半馬爾可夫模型的信用等級轉(zhuǎn)移概率研究[J];商業(yè)研究;2011年11期

7 吳建民;;純不連續(xù)馬氏過程的密度矩陣及由它所決定的轉(zhuǎn)移概率[J];青海師專學(xué)報;1986年03期

8 馬劍平;;ANSI/ASQCZ1.4沒有界限數(shù)復(fù)合操作特性的研究[J];浙江絲綢工學(xué)院學(xué)報;1991年04期

9 王梓坤;;多參數(shù)Ornstein-Uhlenbeck過程的進(jìn)展[J];汕頭大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);1993年02期

10 冷志魁;“M·C”的n步轉(zhuǎn)移概率在商品營銷活動中的分析預(yù)測[J];連云港化工高專學(xué)報;1996年01期

相關(guān)會議論文 前2條

1 林(林土);;可修的Consecutive-k-out-of-n的F(G)系統(tǒng)[A];中國運(yùn)籌學(xué)會第六屆學(xué)術(shù)交流會論文集（上卷）[C];2000年

2 介曉婧;張端金;汪愛娟;;基于網(wǎng)絡(luò)的離散時間Markov跳躍系統(tǒng)H_∞濾波[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第四分冊）[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 趙順毅;不完備信息集下隨機(jī)跳變系統(tǒng)的狀態(tài)遞歸估計[D];江南大學(xué);2015年

2 沈謀全;轉(zhuǎn)移概率部分已知的Markov跳變系統(tǒng)的控制與濾波[D];東北大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 陳凌婕;兩類含有時變轉(zhuǎn)移概率的Markov跳躍系統(tǒng)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

2 張道鴻;隱馬氏模型中兩類問題的收斂性及最大模型距離算法的應(yīng)用[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

，

本文編號：2520663