本发明公开了一种基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法,涉及大数据分析技术领域,通过对于历史事件的数据分析,利用分类算法对基于不同人群的特征属性进行分类,基于真实时间、真实环境下使用强化学习模型模拟个体活动,结合特定时段、特定环境下的事件特征数据,以高预测准确率为目标,对某一时段内人员活动进行评分从而对其行为选择进行训练,形成固化模型,进而基于事件规律可实现对未来场景可能发生的事件行为进行预测。
声明:
“基于强化学习的宏观规律事件预测模型构建方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)