(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111562001.1 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 上海交通大 学 地址 200240 上海市闵行区东川路80 0号 (72)发明人 郑婕　吴刚　 (74)专利代理 机构 上海交达专利事务所 31201 代理人 王毓理　王锡麟 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 5/00(2006.01) G06F 16/2457(2019.01) G06F 16/215(2019.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 50/26(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 面向人流密集型公共场所的公卫消耗品使 用量预测方法 (57)摘要 一种面向人流密集型公共场所的公卫消耗 品使用量预测方法， 通过将公共卫生场所的相关 历史数据制成训练样本后， 输入到采用Bagging 策略的随机森 林方法中， 通过对多个基学习器进 行组合并调整随机森 林参数使准确率达标后， 输 出模型； 再将实时采集到的人流量、 环境监测数 据输入到上述模型内以得到未来一段时间的公 卫设施消耗品使用量预测值。 本发 明通过机器学 习得到公卫 设施消耗品使用量与人流量、 环境因 子多变量之间的非线性关系， 实现对公卫设施消 耗品使用量的预测。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 114239968 A 2022.03.25 CN 114239968 A 1.一种面向人流密集型公共场所的公卫消耗品使用量预测方法， 其特征在于， 通过将 公共卫生场所的相关历史数据制成训练样本后， 输入到采用Bagging策 略的随机森林方法 中， 通过对多个基学习器进行 组合并调整随机森林参数使准确率达标后， 输出模 型； 再将实 时采集到的人流量、 环境监测数据输入到上述模型内以得到未来一段时间的公卫设施消耗 品使用量预测值； 所述的人流 量是指以单位时间经 过目标场所的人员总量； 所述的环境因子包括： 二氧化 碳浓度、 PM10、 PM2.5、 风速、 温度和湿度； 所述的相关历史数据是指： 目标场所内的过去一段时间的人流量、 环境因子监测数据 和公卫设施消耗品实际使用量数据， 以小时为基准进行 数据整理； 所述的训练样本是指： 是对相关历史数据处理后得到的数据集， 具体包括： 时序化处 理、 异常数据剔除处 理、 数据聚合处 理、 数据增广处 理和标准 化处理； 所述的准确率是指： 测试样本中的实 际使用量和预测使用量之间的差距， 用均方误差 RMSE指标来评估。 2.根据权利要求1所述的面向人流密集型公共场所的公卫消耗品使用量预测方法， 其 特征是， 所述的实时采集是指： 人流量按每小时为单位采集， 环境类数据按60秒为单位采 集， 每小时计算 一个算术平均值。 3.根据权利要求1所述的面向人流密集型公共场所的公卫消耗品使用量预测方法， 其 特征是， 所述的时序化处 理是指： 将数据按照时间顺序进行排列； 所述的异常数据剔除处理是指： 将无用的和存在缺失字段的数据删除， 因为里面存在 传感器采集损害或其 他原因导 致的数据异常， 需要通过相应的规则将异常数据剔除； 所述的数据聚合处理是指： 将时序化的数据每隔一段时间进行聚合， 聚合的方法包括： 最大值聚合、 最小值聚合、 平均值聚合、 方差聚合、 峰度聚合与偏度聚合， 这样做的原始是 因 为传感器采集的数据频率过大， 包含很多无用信息， 该方法能够最大程度保留数据原始的 特征， 并且让 该方法具有一定的抗噪能力； 所述的数据增广处理是指： 使用滑动窗口的方法将原始的时序 数据进行聚合， 具体地， 该方法包括： 两个不同大小的滑动窗口， 两个窗口相 邻地从时序数据的首端， 按照特定的步 长滑动到末端， 该 方法会得到 两个不同的数据集 合， 分别为训练集 合和标签集 合； 所述的标准化处理处理是指： 将上述得到的训练集合按照时序排序分为训练集和测试 集两部分， 前70％作为训练集， 后30％作为测试集， 并对所有数据进行标准化， 采用最大最 小标准化进行处理： 其中： xmax和xmin分别为同一水环境监测数据数据的最大值 和最小值， x为原 始数据， x ’为标准化后的数据。 4.根据权利要求1所述的面向人流密集型公共场所的公卫消耗品使用量预测方法， 其 特征是， 所述的训练采用均方误差RMSE指标来对训练好的模型性能进行评估， 其含义是指 模型在测试样本集上 的预测值与测试样本集中的真实值的差平方 的期望值的平方根， 即： 其中： n为数据的个数， xi为真实值， pi为预测值， RMSE值越小， 为模型的 预测值与真实值越接 近， 模型的精度就越高， 性能就越好。 5.一种实现权利要求1～4中任一所述方法的面向人流密集型公共场所的公卫消耗品权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239968 A 2使用量预测系统， 其特征在于， 包括： 数据预处理模块、 样本生成模型、 训练样本生成模块、 网络训练模块以及识别预测模块， 其中： 数据预处理模块对各类公共场所内原始环境参数 信息和公共卫生设施消耗品使用量数据进 行处理， 样本生成模型通过将时序数据进行聚合 后再通过滑动窗口的方法生成训练集合和标签集合， 训练样本生成模块与网络训练模块相 连并传输网络模型的输入参数信息， 识别预测模块与网络训练模块相连并传输最新的实时 环境监测数据和公共卫 生设施消耗品使用量以便判断模型的预测准确率。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239968 A 3