[发明专利]区域人口数量预测方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种区域人口数量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据目标区域和时间窗口确定对应的城市人口变化序列；

在预先训练生成的区域人口注意力模型以所述城市人口变化序列为输入层确定区域人口注意力向量；

基于预先训练的城市人口注意力模型处理所述区域人口注意力向量以获取城市人口注意力向量；

在预先训练的人口数量预测模型根据所述城市人口注意力向量和所述目标区域的属性信息确定所述时间窗口对应的未来人口数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域的属性信息至少包括：社会环境、服务设施、政策规划、交通便利程度、区位压力、自然环境、毕业季影响、春运影响、重大节日影响、大型工程影响和国际经济指标中一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标区域和时间窗口确定对应的城市人口变化序列，包括：

获取目标区域对应的城市人口数据集；

按照所述时间窗口在所述城市人口数据集获取历年人口信息组成城市人口变化序列。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预先训练生成的区域人口注意力模型以所述城市人口变化序列为输入层确定区域人口注意力向量，包括：

将所述城市人口变化序列按照年份和地区输入到所述区域人口注意力模型；

在所述区域人口注意力模型通过隐藏层状态值对所述城市人口变化序列进行处理获取到对应的人口数量信息；

排列各所述人口数量信息作为区域人口注意力向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的城市人口注意力模型处理所述区域人口注意力向量以获取城市人口注意力向量，包括：

将所述区域人口注意力向量作为输入层输入所述城市人口注意力模型；

获取所述城市人口注意力模型生成的对应所述地区的人口数量信息；

排列对应所述地区的人口数量信息作为城市人口注意力向量。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述在预先训练的人口数量预测模型根据所述城市人口注意力向量和所述目标区域的属性信息确定所述时间窗口对应的未来人口数量，包括：

对所述目标区域的属性信息按照类型进行编码处理生成属性向量，其中，所述编码处理至少包括降维处理、归一化处理、转换编码处理中至少一种；

合并所述属性向量和所述城市人口注意力向量作为待预测向量；

将所述待预测向量输入所述人口数量预测模型获取所述目标区域对应的未来人口数量向量；

提取所述未来人口数量向量中的人口数量分别作为所述时间窗口对应的未来人口数量。

7.根据权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，所述区域人口注意力模型、所述城市人口注意力模型和所述人口数量预测模型的网络结构为循环神经网络结构，所述循环神经网络结构至少包括更新门和输出门。

8.一种区域人口数量预测装置，其特征在于，所述装置包括：

序列获取模块，用于根据目标区域和时间窗口确定对应的城市人口变化序列；

时间特征模块，用于在预先训练生成的区域人口注意力模型以所述城市人口变化序列为输入层确定区域人口注意力向量；

空间特征模块，用于基于预先训练的城市人口注意力模型处理所述区域人口注意力向量以获取城市人口注意力向量；

人口预测模块，用于在预先训练的人口数量预测模型根据所述城市人口注意力向量和所述目标区域的属性信息确定所述时间窗口对应的未来人口数量。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的区域人口数量预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的区域人口数量预测方法。