利用群体行为分析提升人群异常聚集预测准确性

"基于群体行为分析的人群异常聚集事件预测" 本文探讨了一种新的预测人群异常聚集事件的方法，这是在智能通信设备广泛应用和通信基站定位技术进步的背景下提出的。传统的时间序列分析和概率模型在处理此类突发事件时表现欠佳，因为人群聚集往往具有不可预测性和突发性。为了改进预测效果，研究者引入了群体行为分析的概念。 首先，该方法关注的是聚集人群的上网行为和基站间的人群移动行为特征。通过对这些行为数据的深入分析，可以揭示出人群的活动模式和行为习惯，例如频繁访问的网站类型、通信基站间的流动规律等。这些特征有助于理解人群的动态变化，从而更好地预测异常聚集的可能性。 其次，研究者利用基站收集到的人群密度时间序列信息，这是一种反映特定区域内人群数量变化的重要数据源。结合上述的行为特征，研究团队设计了一个结合扩张因果卷积神经网络（Expanded Causal Convolutional Neural Network, ECCNN）和逻辑回归模型的预测框架。ECCNN用于捕捉时间序列中的复杂模式和潜在的因果关系，而逻辑回归则用于最终的异常事件判断。 实验部分，该方法在运营商提供的手机用户上网记录数据集上进行了验证。结果显示，该预测模型的精确率达到了0.93，召回率为0.97，显著优于传统的ARIMA算法、长短时记忆网络（LSTM）以及Xgboost算法。这些结果表明，结合群体的上网行为和移动特征可以显著提高预测的准确性和可靠性，对于公共安全管理和应急响应具有重要的实践意义。 这篇研究强调了利用大数据和深度学习技术来理解并预测人群行为的重要性。通过深入挖掘用户行为数据，可以更有效地预防和应对人群异常聚集事件，这对于城市规划、安全管理以及危机响应等领域具有深远的影响。