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隨著智能通信設備的普及和通信基站定位精度的提升，利用通信基站記錄的用戶行為數據監測和預測人群密度成為可能。由于人群異常聚集事件具有突發性，利用時間序列分析方法和概率模型進行預測的效果較差。針對該問題，提出一種基于群體行為分析的預測方法。通過分析聚集人群的上網行為和基站間的人群移動行為特征，得到兩者之間的相關性，結合基站的人群密度時間序列信息，利貝擴張因果卷積神經網絡和邏輯回歸模型得出預測結果。運營商提供的手機用戶上網記錄數據集上的實驗該預測方法的精確率為0.93，召回率為0.97，顯著優于 ARIMA算法、LSTM算法和 Xgboost算法，證體的上網行為和移動特征能夠有效提升人群異常聚集預測的準確性。
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