[发明专利]一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法在审
| 申请号： | 202210184289.1 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114743258A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 卢山;李春霞;丁思然;崔弘;刘宇;汤鲲 | 申请（专利权）人： | 南京烽火星空通信发展有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06K9/62;G06F16/215;G06F16/28;G06F16/9537;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 陆志斌 |
| 地址： | 210019 江苏省南京市建*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法，涉及大数据分析技术领域，通过对于历史事件的数据分析，利用分类算法对基于不同人群的特征属性进行分类，基于真实时间、真实环境下使用强化学习模型模拟个体活动，结合特定时段、特定环境下的事件特征数据，以高预测准确率为目标，对某一时段内人员活动进行评分从而对其行为选择进行训练，形成固化模型，进而基于事件规律可实现对未来场景可能发生的事件行为进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 宏观 规律 事件 预测 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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