[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

说明书

本发明公开了一种区域人口数量预测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：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。通过循环神经网络模型准确获取城市人口注意力向量，提高人口分析的特征准确性，使得人口预测过程贴合实际生活，可提高人口预测的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种区域人口预测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

20世纪50年代以来，区域人口预测形成了一系列具有代表性的理论模型，例如，Clark模型、城市人口与城区面积间的异速生长模型、正态密度模型、负幂指数模型、二次指数模型等，随着多核城市结构研究的兴起，也随着出现了城市人口密度多核心模型，上述模型在用于预测区域人口变化时不能反映出真实的人口变化。

发明内容

本发明提供一种区域人口预测方法、装置、电子设备和存储介质，以实现区域人口数量预测的真实性。

第一方面，本申请实施例提供了一种区域人口数量预测方法，该方法包括：

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。

第二方面，本申请实施例提供了一种区域人口数量预测装置，该装置包括：

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。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

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本申请实施例中任一所述的区域人口数量预测方法。

第四方面，本申请实施例还提供了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本申请实施例中任一所述的区域人口数量预测方法。

本申请实施例，通过目标区域和时间窗口确定城市人口变化序列，根据区域人口注意力模型处理城市人口变化序列获取区域人口注意力向量，基于城市人口注意力模型处理区域人口注意力向量获取城市人口注意力向量，在人口数量预测模型使用目标区域的属性信息和城市人口注意力向量获取到未来人口数量，预测过程贴合实际生活中人口数量非平稳变化的情况，提高目标区域人口预测的准确性。

附图说明

图1是本申请实施例一提供的一种区域人口数量预测方法的流程图；