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公开(公告)号：CN115087098A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202211002396.4
申请日：2022-08-22
申请人： 北京融信数联科技有限公司
IPC分类号： H04W64/00
摘要： 本发明公开的一种通信基站的基站扇区归属识别方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集基站信息，所述基站信息包括基站经纬度、网络制式以及基站编号；基于所述网络制式以及预设的人口密集程度值划分不同规格的基站扇区；判断所述基站扇区是否在预设的规定区域内，其中，若是，则识别所述基站扇区归属于所述规定区域；若否，则外扩所述规定区域得到缓冲区域；判断所述基站扇区是否在所述缓冲区域内，若所述基站扇区在所述缓冲区域内，则判断所述基站扇区对应的基站是否为室内站，若是则判断所述室内站是否在所述规定区域内。本发明能够通过对室外基站扇区的分配和室内站的归属，将其具体分配至某个街道，为反映人口的流动和监测提供了可能。
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公开(公告)号：CN116761185A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311047789.1
申请日：2023-08-21
申请人： 北京融信数联科技有限公司
IPC分类号： H04W16/18 , H04W24/06 , H04W4/029 , G06F18/27 , G06F123/02
摘要： 本申请提供了一种基于信令预测日活跃用户的方法、系统及介质，该方法包括：获取目标区域对应的第一活跃用户数值，所述第一活跃用户数值为第一时间段内活跃用户的数量，所述活跃用户为在所述目标区域内产生信令的移动设备；对所述第一活跃用户数值进行平稳性检验；当检验结果平稳时，对第一数据进行白噪声检验，所述第一数据为所述第一活跃用户数值经过所述平稳性检验后平稳的数据；当所述第一数据为非白噪声序列时，确定所述第一数据对应的时间序列模型；基于所述时间序列模型获取第二活跃用户数值，所述第二活跃用户数值为预测的在第二时间段内所述活跃用户的数量；从而预测特定区域的日活跃用户数值，为城市和地区的规划提供重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN115087098B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211002396.4
申请日：2022-08-22
申请人： 北京融信数联科技有限公司
IPC分类号： H04W64/00
摘要： 本发明公开的一种通信基站的基站扇区归属识别方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集基站信息，所述基站信息包括基站经纬度、网络制式以及基站编号；基于所述网络制式以及预设的人口密集程度值划分不同规格的基站扇区；判断所述基站扇区是否在预设的规定区域内，其中，若是，则识别所述基站扇区归属于所述规定区域；若否，则外扩所述规定区域得到缓冲区域；判断所述基站扇区是否在所述缓冲区域内，若所述基站扇区在所述缓冲区域内，则判断所述基站扇区对应的基站是否为室内站，若是则判断所述室内站是否在所述规定区域内。本发明能够通过对室外基站扇区的分配和室内站的归属，将其具体分配至某个街道，为反映人口的流动和监测提供了可能。
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公开(公告)号：CN118536718A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410889336.1
申请日：2024-07-04
申请人： 北京融信数联科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/26
摘要： 本申请实施例提供了一种基于大数据的流动人口监测分析方法、系统及介质，该方法包括：设定监测区域，对监测区域内的地域分析，生成城市架构信息，所述城市架构信息包括市域信息、县域信息与区域信息；基于大数据分析监测区域内的人口流动信息，基于人口流动信息分析人口地域变化数据；将人口地域变化数据与设定的变化阈值进行比较，得到人口变化率；判断人口变化率是否大于或等于设定的变化率阈值；若大于或等于，则生成人口流动预警信息；若小于，则判定监测区域内的人口流动正常；根据监测区域内的地域划分对监测区域的人口流动变化进行分析，得到人口变化率，从而根据人口变化率的异常进行人口流动预警，提高流动人口监测精度。
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公开(公告)号：CN117151312A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311425948.7
申请日：2023-10-31
申请人： 北京融信数联科技有限公司
摘要： 本发明公开的一种基于BP神经网络模型的公园日游客流量预测方法与系统，其中方法包括：采集用户信令数据以及参考数据，基于所述信令数据得到用户对应的行动轨迹，所述参考数据至少包括节假日历史数据、天气数据以及寒暑假数据；基于所述行动轨迹结合预设划分区域用户以及停留时长得到日游客用户，其中，预设划分区域用户至少包括工作区域用户、居住区域用户；基于所述日游客用户利用训练好的BP神经网络模型进行测试得到预测结果，从而基于所述预测结果反馈给用户端。本发明结合影响公园游客量的多个因素建立BP神经网络模型，可以用于在人流量高峰来临之前提前预测出人流量高峰，避免公园或者绿地景区拥堵。
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