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龙图腾网获悉开普云信息科技股份有限公司申请的专利特定人员的聚集场所模型的训练方法、装置、介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119669763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411836060.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权特定人员的聚集场所模型的训练方法、装置、介质及设备是由石鑫;杨春宇;刘轩山;严妍;汪敏设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本特定人员的聚集场所模型的训练方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种特定人员的聚集场所模型的训练方法、装置、介质及设备，属于机器学习技术领域。获取特定人群的金融行为特征、交通行为特征和地理区域特征；根据金融行为特征和交通行为特征生成第一训练集，训练样本包括第一时段内的金融行为特征和交通行为特征、第二时段内的金融行为特征和交通行为特征，第二时段晚于第一时段；根据第一训练集训练RNN模型；根据金融行为特征、交通行为特征和地理区域特征生成第二训练集，训练样本包括金融行为特征、交通行为特征、地理区域特征以及标注信息，标注信息表示特定人员在某个时间出现在某个地理区域内的某个聚集场所的概率；根据第二训练集训练PSO‑ELM模型，以提高预测的准确率。

本发明授权特定人员的聚集场所模型的训练方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种特定人员的聚集场所模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取特定人群的金融行为特征、交通行为特征和地理区域特征； 根据所述金融行为特征和所述交通行为特征生成第一训练集，所述第一训练集中的训练样本包括每个特定人员在第一时段内的金融行为特征和交通行为特征、第二时段内的金融行为特征和交通行为特征，所述第二时段晚于所述第一时段； 根据所述第一训练集训练循环神经网络RNN模型； 根据所述金融行为特征、所述交通行为特征和地理区域特征生成第二训练集，所述第二训练集中的训练样本包括每个特定人员的金融行为特征、交通行为特征、所述地理区域特征以及标注信息，所述标注信息表示所述特定人员在某个时间出现在某个地理区域内的某个聚集场所的概率； 根据所述第二训练集训练粒子群优化算法PSO-极限学习机ELM模型； 所述方法还包括： 获取待预测的特定人员的历史金融行为特征和历史交通行为特征； 利用所述RNN模型对所述历史金融行为特征和历史交通行为特征进行处理，并预测所述特定人员的未来金融行为特征和未来交通行为特征； 利用所述PSO-ELM模型对所述历史金融行为特征、所述历史交通行为特征、所述未来金融行为特征和所述未来交通行为特征进行处理，得到所述特定人员未来出现在某个地理区域内的某个聚集场所的概率。

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