摘要
本发明公开了一种基于循环神经网络预测移动用户间相遇概率的方法,主要解决现有的预测移动用户间相遇概率准确率低、对移动用户节点的存储能力、计算能力要求较高的缺点。其实现步骤是:(1)移动用户采集历史数据;(2)获得蓝牙物理地址MAC序列;(3)获得用户间相遇时间序列;(4)将蓝牙物理地址MAC序列向量化;(5)训练循环神经网络LSTM;(6)预测用户间相遇概率。本发明通过移动用户采集历史数据,构建循环神经网络,实现移动用户间相遇概率的预测,提高了预测准确度,降低了对用户节点的存储、计算能力的依赖。
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