CN117726195B - 城市管理事件数量变化预测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种城市管理事件数量变化预测方法、装置、设备及存储介质，该方法通过确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线，利用平均线特征输入短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，以此判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件，能够为城市治理提供准确的城市管理事件的数据支持，帮助选择对应的城市治理方案。
Description
技术领域
本发明涉及城市治理技术领域，尤其涉及到一种城市管理事件数量变化预测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在城市治理中，城市管理工作的重要组成部分是城市管理人员的巡逻工作，城市管理巡逻人员的安排方案对于维护城市的公共秩序和市民的安全至关重要，而针对城市管理巡逻调度，由于人力资源有限以及不同区域的实际情况差异，导致有限的人力资源往往无法及时发现和处理事件。因此，需要对区域范围内的城市管理事件的数量变化趋势进行监测。
在城市管理过程中，每天都会有城市巡查事件、网格上报事件；在实际调研过程中，受限于人力物力等因素，工作日与非工作日反馈的事件数量有明显的区别（两者数量相差可以达到2到3倍），导致无法直接通过城市管理事件数量的日环比来反映城市管理事件数量的变化趋势。
因此，如何实现对区域范围内的城市管理事件的数量变化趋势进行预测，以判断数量变化趋势是否超过预设波动条件，是一个亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种城市管理事件数量变化预测方法、装置、设备及存储介质，旨在对区域范围内的城市管理事件的数量变化趋势进行预测，以判断数量变化趋势是否超过预设波动条件。
为实现上述目的，本发明提供一种城市管理事件数量变化预测方法，所述方法包括以下步骤：
获取区域范围内的历史城市管理事件信息；其中，所述历史城市管理事件信息包括记录有事件发生日期的若干条城市管理事件；
根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
基于区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线；
分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线的平均线特征，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件。
可选的，根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值步骤，具体包括：
分析所述历史城市管理事件信息，提取所述历史城市管理事件信息中的高频事件发生间隔周期；其中，所述高频事件为单位时间内发生的次数超过预设值的事件；
基于所述间隔周期，确定短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期；
根据短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期，计算获得区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值。
可选的，所述短期移动平均值的覆盖周期为1-2个高频事件发生间隔周期，所述中期移动平均值的覆盖周期为4-13个高频事件发生间隔周期，所述长期移动平均值的覆盖周期为26-52个高频事件发生间隔周期。
可选的，根据短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期，计算获得区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值步骤，具体包括：
（1）计算短期移动平均值的表达式为：
；
（2）计算中期移动平均值的表达式为：
；
（3）计算长期移动平均值的表达式为：
；
其中，T为日期，T1为短期移动平均值的覆盖周期，T2为中期移动平均值的覆盖周期，T3为长期移动平均值的覆盖周期，V为事件数量，i为日期T的第前i天，V（T-i）表示日期T的第前i天的事件数量。
可选的，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中步骤之前，所述方法还包括：
分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线在前一时段的平均线特征和在后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并建立平均线特征分别与短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的映射关系；
将所述前一时段的平均线特征以及与之具有映射关系的所述后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值分别输入对应的机器学习模型中进行训练，获得短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型。
可选的，根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件步骤，具体包括：根据下一时段内短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值三者的位置，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件。
可选的，根据下一时段内短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值三者的位置，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件步骤，具体包括：
统计下一时段内短期移动平均值与中期移动平均值皆高于长期移动平均值的时间段长度L1，短期移动平均值高于移动平均值但中期移动平均值低于长期移动平均值的时间段长度L2、短期移动平均值低于移动平均值但中期移动平均值高于长期移动平均值的时间段长度L3以及短期移动平均值与中期移动平均值皆低于长期移动平均值的时间段长度L4；
根据所述时间段长度L1与所述时间段长度L2的第一加权和与所述时间段长度L3与时间段长度L4的第二加权和，计算第一加权和与第二加权和的差值作为城市管理事件数量的趋势变化量化值；
其中，时间段长度L1与时间段长度L4的权重为μ1，时间段长度L2和时间段长度L3的权重为μ2，且μ1＞μ2；
判断所述趋势变化量化值是否超过预设趋势变化量化阈值，若是，则判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势超过预设波动条件。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种城市管理事件数量变化预测装置，包括：
获取模块，用于获取区域范围内的历史城市管理事件信息；其中，所述历史城市管理事件信息包括记录有事件发生日期的若干条城市管理事件；
确定模块，用于根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
绘制模块，用于基于区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线；
预测模块，用于分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线的平均线特征，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
判断模块，用于根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种城市管理事件数量变化预测设备，所述城市管理事件数量变化预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的城市管理事件数量变化预测程序，所述城市管理事件数量变化预测程序被所述处理器执行时实现如上所述的城市管理事件数量变化预测方法的步骤。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有城市管理事件数量变化预测程序，所述城市管理事件数量变化预测程序被处理器执行时实现上述的城市管理事件数量变化预测方法的步骤。
本发明的有益效果在于：提出了一种城市管理事件数量变化预测方法、装置、设备及存储介质，通过确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线，利用平均线特征输入短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，以此判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件，能够为城市治理提供准确的城市管理事件的数据支持，帮助选择对应的城市治理方案。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
图2为本发明城市管理事件数量变化预测方法实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例中一种城市管理事件数量变化预测装置的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
附图标记说明：
10-获取模块；20-确定模块；30-绘制模块；40-预测模块；50-判断模块；1001-处理器；1002-通信总线；1003-用户接口；1004-网络接口；1005-存储器。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。
如图1所示，该装置可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的装置的结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及城市管理事件数量变化预测程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的城市管理事件数量变化预测程序，并执行以下操作：
获取区域范围内的历史城市管理事件信息；其中，所述历史城市管理事件信息包括记录有事件发生日期的若干条城市管理事件；
根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
基于区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线；
分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线的平均线特征，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件。
本发明应用于装置的具体实施例与下述应用城市管理事件数量变化预测方法的各实施例基本相同，在此不作赘述。
本发明实施例提供了一种城市管理事件数量变化预测方法，参照图2，图2为本发明城市管理事件数量变化预测方法实施例的流程示意图。
本实施例中，所述城市管理事件数量变化预测方法，包括以下步骤：
S100：获取区域范围内的历史城市管理事件信息；其中，所述历史城市管理事件信息包括记录有事件发生日期的若干条城市管理事件；
S200：根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
S300：基于区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线；
S400：分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线的平均线特征，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
S500：根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件。
需要说明的是，在城市管理过程中，每天都会有城市巡查事件、网格上报事件；在实际调研过程中，受限于人力物力等因素，工作日与非工作日反馈的事件数量有明显的区别（两者数量相差可以达到2到3倍），导致无法直接通过城市管理事件数量的日环比来反映城市管理事件数量的变化趋势。因此，如何实现对区域范围内的城市管理事件的数量变化趋势进行预测，以判断数量变化趋势是否超过预设波动条件，是一个亟需解决的技术问题。
为了解决上述问题，本实施例通过确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线，利用平均线特征输入短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，以此判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件，能够为城市治理提供准确的城市管理事件的数据支持，帮助选择对应的城市治理方案。
在优选的实施例中，根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值步骤，具体包括：分析所述历史城市管理事件信息，提取所述历史城市管理事件信息中的高频事件发生间隔周期；基于所述间隔周期，确定短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期；根据短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期，计算获得区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值。
其中，所述短期移动平均值的覆盖周期为1-2个高频事件发生间隔周期，所述中期移动平均值的覆盖周期为4-13个高频事件发生间隔周期，所述长期移动平均值的覆盖周期为26-52个高频事件发生间隔周期。
其中，根据短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期，计算获得区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值步骤，具体包括：
（1）计算短期移动平均值的表达式为：
；
（2）计算中期移动平均值的表达式为：
；
（3）计算长期移动平均值的表达式为：
；
其中，T为日期，T1为短期移动平均值的覆盖周期，T2为中期移动平均值的覆盖周期，T3为长期移动平均值的覆盖周期，V为事件数量，i为日期T的第前i天，V（T-i）表示日期T的第前i天的事件数量。
在实际应用中，对于短期移动平均线：短期移动平均线包括7日移动平均线MA7（周线）、14日移动平均线MA14（半月线）。
设日期为T，在日期T发生的事件数量为V(T)，则：
7日移动平均线MA7在日期T的值为：
；
14日移动平均线MA14在日期T的值为：
；
在实际应用中，对于中期移动平均线：
中期移动平均线包括28日移动平均线MA28（月线）、91日移动平均线MA91（季线）。
设日期为T，在日期T发生的事件数量为V(T)，则：
28日移动平均线MA28在日期T的值为：
；
91日移动平均线MA91在日期T的值为：
；
在实际应用中，对于长期移动平均线：
长期移动平均线包括日移动平均线MA182（半年线）、364日移动平均线MA364（年线）。
设日期为T，在日期T发生的事件数量为V(T)，则：
182日移动平均线MA182在日期T的值为：
；
364日移动平均线MA364在日期T的值为：
；
在优选的实施例中，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中步骤之前，所述方法还包括：分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线在前一时段的平均线特征和在后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并建立平均线特征分别与短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的映射关系；将所述前一时段的平均线特征以及与之具有映射关系的所述后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值分别输入对应的机器学习模型中进行训练，获得短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型。
在优选的实施例中，根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件步骤，具体包括：根据下一时段内短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值三者的位置，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件。
在实际应用中，短期移动平均线反映的是事件数量短期变化趋势；它对于事件数量变化最敏感，可以在第一时间反映事件数量变化情况。中期移动平均线反映的是事件数量在一定时期内的变化趋势；对比短期移动平均线，它的变化没有那么敏感；对比长期移动平均线，它可以更早的反映事件数量变化的情况。因此更适合做为决策的参考依据。长期移动平均线反映的是事件数量总体变化趋势，它对事件数量的变化最不敏感。但当长期移动平均线走势发生明显改变时，表明事件数量变化趋势已经确认。
理想移动平均线系统状态，是数值从大到小排列；顺序应为长期移动平均线在上方，中期移动平均线在中间，短期移动平均线在底部。即按MA364、MA182、MA91、MA28、MA14、MA7排列，这种排列表明事件数量变化处于稳定可控范围。
当MA7和MA14向上突破MA28时，表明事件数量在短期内明显增加，需要加以关注；当MA7和MA14继续向上突破MA91时，表明事件数量增长趋势已经确认，必须采取行政手段进行干预，遏制事件数量增长趋势。当MA7、MA14、MA28、MA91继续向上突破MA182和MA364时，表明事件数量增长趋势已经稳固，需要加大外部干预打破增长趋势。
反之当MA7和MA14向下击穿MA28，表明事件数量在短期内开始下降；当MA7和MA14继续向下击穿MA91时，表明事件数量下降趋势已经确认，干预措施已经生效，可以逐步减少干预措施。当MA7、MA14、MA28、MA91继续向下击穿MA182和MA364，并最终形成理想移动平均线系统状态，表明事件数量下降趋势已经稳固，并最终处于稳定可控范围，可以撤销所有干预措施，降低行政成本。
具体而言，根据下一时段内短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值三者的位置，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件步骤，具体包括：统计下一时段内短期移动平均值与中期移动平均值皆高于长期移动平均值的时间段长度L1，短期移动平均值高于移动平均值但中期移动平均值低于长期移动平均值的时间段长度L2、短期移动平均值低于移动平均值但中期移动平均值高于长期移动平均值的时间段长度L3以及短期移动平均值与中期移动平均值皆低于长期移动平均值的时间段长度L4；根据所述时间段长度L1与所述时间段长度L2的第一加权和与所述时间段长度L3与时间段长度L4的第二加权和，计算第一加权和与第二加权和的差值作为城市管理事件数量的趋势变化量化值；其中，时间段长度L1与时间段长度L4的权重为μ1，时间段长度L2和时间段长度L3的权重为μ2，且μ1＞μ2；判断所述趋势变化量化值是否超过预设趋势变化量化阈值，若是，则判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势超过预设波动条件。
在根据移动平均线初步判断事件数量的变化趋势的情况下，为了进一步精细的衡量城市管理事件数量变化的趋势，本实施例引入城市管理事件数量的趋势变化量化值，通过计算下一时段内短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线所处不同位置所占的时间来计算趋势变化量化值，基于该量化值来更精细的剂量该时段内城市管理事件数量变化的趋势，而非仅仅是“数量增加、数量减少”这样宽泛的描述，进而为城市治理（例如派遣或分配更多的事件处理人员）提供更准确的数据支持。
在本实施例中，提供了一种城市管理事件数量变化预测方法，通过确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线，利用平均线特征输入短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，以此判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件，能够为城市治理提供准确的城市管理事件的数据支持，帮助选择对应的城市治理方案。
参照图3，图3为本发明城市管理事件数量变化预测装置实施例的结构框图。
如图3所示，本发明实施例提出的城市管理事件数量变化预测装置包括：
获取模块10，用于获取区域范围内的历史城市管理事件信息；其中，所述历史城市管理事件信息包括记录有事件发生日期的若干条城市管理事件；
确定模块20，用于根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
绘制模块30，用于基于区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线；
预测模块40，用于分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线的平均线特征，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
判断模块50，用于根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件。
本发明城市管理事件数量变化预测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
此外，本发明还提出一种城市管理事件数量变化预测设备，所述城市管理事件数量变化预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的城市管理事件数量变化预测程序，所述城市管理事件数量变化预测程序被所述处理器执行时实现如上所述的城市管理事件数量变化预测方法的步骤。
本申请城市管理事件数量变化预测设备的具体实施方式与上述城市管理事件数量变化预测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机可读存储介质，其上存储有城市管理事件数量变化预测程序。所述可读存储介质可以是图1的终端中的存储器1005，也可以是如ROM(Read-Only Memory，只读存储器)/RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、磁碟、光盘中的至少一种，所述可读存储介质包括若干指令用以使得一台具有处理器的城市管理事件数量变化预测设备执行本发明各个实施例所述的城市管理事件数量变化预测方法。
本申请可读存储介质中的具体实施方式与上述城市管理事件数量变化预测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (4)
1.一种城市管理事件数量变化预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取区域范围内的历史城市管理事件信息；其中，所述历史城市管理事件信息包括记录有事件发生日期的若干条城市管理事件；
根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；具体包括：
分析所述历史城市管理事件信息，提取所述历史城市管理事件信息中的高频事件发生间隔周期；其中，所述高频事件为单位时间内发生的次数超过预设值的事件；
基于所述间隔周期，确定短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期；
根据短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期，计算获得区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；具体包括：
（1）计算短期移动平均值的表达式为：
；
（2）计算中期移动平均值的表达式为：
；
（3）计算长期移动平均值的表达式为：
；
其中，T为日期，T1为短期移动平均值的覆盖周期，T2为中期移动平均值的覆盖周期，T3为长期移动平均值的覆盖周期，V为事件数量，i为日期T的第前i天，V（T-i）表示日期T的第前i天的事件数量；
其中，所述短期移动平均值的覆盖周期为1-2个高频事件发生间隔周期，所述中期移动平均值的覆盖周期为4-13个高频事件发生间隔周期，所述长期移动平均值的覆盖周期为26-52个高频事件发生间隔周期；
基于区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线；
分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线在前一时段的平均线特征和在后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并建立平均线特征分别与短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的映射关系；
将所述前一时段的平均线特征以及与之具有映射关系的所述后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值分别输入对应的机器学习模型中进行训练，获得短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型；
分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线的平均线特征，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件；具体包括：
统计下一时段内短期移动平均值与中期移动平均值皆高于长期移动平均值的时间段长度L1，短期移动平均值高于移动平均值但中期移动平均值低于长期移动平均值的时间段长度L2、短期移动平均值低于移动平均值但中期移动平均值高于长期移动平均值的时间段长度L3以及短期移动平均值与中期移动平均值皆低于长期移动平均值的时间段长度L4；
根据所述时间段长度L1与所述时间段长度L2的第一加权和与所述时间段长度L3与时间段长度L4的第二加权和，计算第一加权和与第二加权和的差值作为城市管理事件数量的趋势变化量化值；
其中，时间段长度L1与时间段长度L4的权重为μ1，时间段长度L2和时间段长度L3的权重为μ2，且μ1＞μ2；
判断所述趋势变化量化值是否超过预设趋势变化量化阈值，若是，则判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势超过预设波动条件。
2.一种城市管理事件数量变化预测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取区域范围内的历史城市管理事件信息；其中，所述历史城市管理事件信息包括记录有事件发生日期的若干条城市管理事件；
确定模块，用于根据所述历史城市管理事件信息，确定区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；具体包括：
分析所述历史城市管理事件信息，提取所述历史城市管理事件信息中的高频事件发生间隔周期；其中，所述高频事件为单位时间内发生的次数超过预设值的事件；
基于所述间隔周期，确定短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期；
根据短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的覆盖周期，计算获得区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；具体包括：
（1）计算短期移动平均值的表达式为：
；
（2）计算中期移动平均值的表达式为：
；
（3）计算长期移动平均值的表达式为：
；
其中，T为日期，T1为短期移动平均值的覆盖周期，T2为中期移动平均值的覆盖周期，T3为长期移动平均值的覆盖周期，V为事件数量，i为日期T的第前i天，V（T-i）表示日期T的第前i天的事件数量；
其中，所述短期移动平均值的覆盖周期为1-2个高频事件发生间隔周期，所述中期移动平均值的覆盖周期为4-13个高频事件发生间隔周期，所述长期移动平均值的覆盖周期为26-52个高频事件发生间隔周期；
绘制模块，用于基于区域范围内的每日的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，绘制生成短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线；
训练模块，用于分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线在前一时段的平均线特征和在后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，并建立平均线特征分别与短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值的映射关系；将所述前一时段的平均线特征以及与之具有映射关系的所述后一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值分别输入对应的机器学习模型中进行训练，获得短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型；
预测模块，用于分别提取短期移动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线的平均线特征，将当前时段的所述平均线特征分别输入到短期移动平均值预测模型、中期移动平均值预测模型和长期移动平均值预测模型中，预测获得下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值；
判断模块，用于根据下一时段的短期移动平均值、中期移动平均值和长期移动平均值，判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势是否超过预设波动条件；具体包括：
统计下一时段内短期移动平均值与中期移动平均值皆高于长期移动平均值的时间段长度L1，短期移动平均值高于移动平均值但中期移动平均值低于长期移动平均值的时间段长度L2、短期移动平均值低于移动平均值但中期移动平均值高于长期移动平均值的时间段长度L3以及短期移动平均值与中期移动平均值皆低于长期移动平均值的时间段长度L4；
根据所述时间段长度L1与所述时间段长度L2的第一加权和与所述时间段长度L3与时间段长度L4的第二加权和，计算第一加权和与第二加权和的差值作为城市管理事件数量的趋势变化量化值；
其中，时间段长度L1与时间段长度L4的权重为μ1，时间段长度L2和时间段长度L3的权重为μ2，且μ1＞μ2；
判断所述趋势变化量化值是否超过预设趋势变化量化阈值，若是，则判断下一时段的城市管理事件数量变化趋势超过预设波动条件。
3.一种城市管理事件数量变化预测设备，其特征在于，所述城市管理事件数量变化预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的城市管理事件数量变化预测程序，所述城市管理事件数量变化预测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1所述的城市管理事件数量变化预测方法的步骤。
4.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有城市管理事件数量变化预测程序，所述城市管理事件数量变化预测程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的城市管理事件数量变化预测方法的步骤。
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