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申请/专利权人：华侨大学;陕西识代运筹信息科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种景区游客饱和量的判断方法和装置，通过分挖掘WiFi探针监测到的手机mac的相关性，然后设定预测步长h，构造多个学习任务，对每一个学习任务通过数据集样本构造对应的训练集和测试集，通过训练集优化多任务模型，然后通过测试集输入优化的多任务预测模型，得到设定预测步长时刻的游客预测数据，从而实现准确预测下一时刻景区游客的数量，并对景区的饱和量达到预警的目的。
主权项：1.一种景区游客饱和量的判断方法，其特征在于，包括：步骤10、获取WiFi探针采集到的手机mac总量时间序列，得到历史样本，对所述历史样本按设定预测步长h进行预处理，得到数据集样本；步骤20、构造n个学习任务t+1，t+2，……，t+n，其中t为当前时刻，n≦h；步骤30、针对每一个学习任务，对所述数据集样本进行处理得到对应的训练集和测试集；步骤40、将训练集输入多任务预测模型，得到优化的多任务预测模型；步骤40具体包括：采用MTLS-SVM多任务预测模型，其需要优化的目标函数为： 其中，为原始空间向高维特征空间的映射，ξ＝ξ1,ξ2,...,ξnΤ为松弛变量，minJ为最小化损失函数，w0T表示转置公共信息，w0表示公共信息，λ为正则项系数，m为训练样本个数，viT表示转置特定信息，vi表示特定信息，γ为正则项，s.t.表示约束条件，bi表示偏差向量，1n表示n阶单位矩阵；MTLS-SVM多任务预测模型通过最小化所述目标函数，同时找到w0,和b＝b1,b2,...,bmT；通过拉格朗日法求解所述目标函数，最终得到MTLS-SVM多任务预测模型的决策函数，作为优化的多任务预测模型： 其中，αi,j表示第i个任务中第j个样本的拉格朗日乘子，kxi,j,x为核函数，n为任务个数，λ为正则项系数，m为训练样本个数，kxi,x为内积函数，bi为偏差向量；步骤50、将测试集输入优化的多任务预测模型，得到设定预测步长h时刻的游客预测数据。
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百度查询： 华侨大学 陕西识代运筹信息科技股份有限公司 一种景区游客饱和量的判断方法和装置
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