一种基于大数据的行为预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种基于大数据的行为预测方法、装置、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案通过基于大数据收集预测目标在设定时间范围内的活动信息，并根据活动信息确定预测目标的积分分值，将积分分值输入到行为预测模型中，由行为预测模型对积分分值进行分析并输出对应预测目标的预警积分值，并根据各预测目标的预警积分值对预测目标进行冒泡排序，以根据排序结果确定对预测目标的展示方式，工作人员可根据对预测目标的展示方式确定更需要进行管控的预测目标，提高安全管控效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的行为预测方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及公共安全
，尤其涉及一种基于大数据的行为预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
为了维护社会治安稳定，需要实时对涉及治安稳定的人员进行管控。目前对目标人员的管控方式一般是直接安排工作人员对目标人员进行逐个走访，了解各目标人员的状态，并采取对应的控制措施。但是在当前维稳工作中，由于目标人员众多，工作人员不足，维稳资源无法精准按需进行分配，导致部分真正要管控的目标人员没有落实管控的现象时有发生，安全管控效率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种基于大数据的行为预测方法、装置、设备及存储介质，以确定需要进行管控的预测目标，提高安全管控效率。在第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的行为预测方法，包括：基于预测目标在设定时间范围内的活动信息，确定预测目标的积分分值；将所述积分分值输入行为预测模型，由所述行为预测模型对所述积分分值进行分析得到预测目标的预警积分值；根据所述预警积分值对预测目标进行冒泡排序，并根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的行为预测方法，其特征在于，包括：/n基于预测目标在设定时间范围内的活动信息，确定预测目标的积分分值；/n将所述积分分值输入行为预测模型，由所述行为预测模型对所述积分分值进行分析得到预测目标的预警积分值；/n根据所述预警积分值对预测目标进行冒泡排序，并根据排序结果确定对预测目标的展示方式。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的行为预测方法，其特征在于，包括：
基于预测目标在设定时间范围内的活动信息，确定预测目标的积分分值；
将所述积分分值输入行为预测模型，由所述行为预测模型对所述积分分值进行分析得到预测目标的预警积分值；
根据所述预警积分值对预测目标进行冒泡排序，并根据排序结果确定对预测目标的展示方式。


2.根据权利要求1所述的基于大数据的行为预测方法，其特征在于，所述活动信息包括积分项、积分条件和积分频次，所述积分项、所述积分条件、所述积分频次和所述积分分值存在预设的积分关联关系。


3.根据权利要求2所述的基于大数据的行为预测方法，其特征在于，所述基于预测目标在设定时间范围内的活动信息，确定预测目标的积分分值，包括：
获取预测目标在设定时间范围内的活动信息，确定预测目标对应的积分项、积分条件和积分频次；
基于所述积分关联关系确定所述积分项、所述积分条件和所述积分频次对应的积分分值。


4.根据权利要求1所述的基于大数据的行为预测方法，其特征在于，所述基于预测目标在设定时间范围内的活动信息，确定预测目标的积分分值之前，还包括：
基于神经学习网络搭建行为预测模型，并利用历史监测数据对所述行为预测模型进行训练。


5.根据权利要求4所述的基于大数据的行为预测方法，其特征在于，所述基于神经学习网络搭建行为预测模型，并利用历史监测数据对所述行为预测模型进行训练，包括：
基于神经学习网络搭建行为预测模型，所述行为预测模型的向量模式为z＝wTx+b，其中z为预警积分值、w为权值项、b为偏置项、x为积分分值；
以历史监测数据中的积分分值为输入、预警积分值为输出，对所述行为预测模型进行训练并对权值项和偏置项进行调优，直至所述行为预测模型达到准确率要求。


6.根据权利要求5所述的基于大数据的行为预测方法，其特征在于，所述以历史监测数据中的积分分值为输入、预警积分值为输出，对所述行为预测模型进行训练并对权值项和偏置项进行调优，直至所述行为预测模型达到准确率要求，包括：
预先设定多组权值项和偏置项的值，并基于设定的所述权值项和所述偏置项，以历史监测数据中的积分分值为输入、预警积分值为输出，对所述行为预测模型进行训练；...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨特春，刘弘胤，尚子淳，潘岩，陈讯，
申请(专利权)人：佳都新太科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44