简介： 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。