检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2021年第8期41卷 2379-2385页

作者：康军黄山段宗涛李宜修长安大学信息工程学院西安710064 陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心西安710064

在全球定位、移动通信技术迅速发展的背景下涌现出了海量的时空轨迹数据,这些数据是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,蕴含了丰富的信息,这些信息对于城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应... 详细信息

在全球定位、移动通信技术迅速发展的背景下涌现出了海量的时空轨迹数据,这些数据是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,蕴含了丰富的信息,这些信息对于城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值,而时空轨迹数据在这些领域的应用通常需要通过对时空轨迹数据进行序列模式挖掘才能得以实现。时空轨迹序列模式挖掘旨在从时空轨迹数据集中找出频繁出现的序列模式,例如:位置模式(频繁轨迹、热点区域)、活动周期模式、语义行为模式,从而挖掘时空数据中隐藏的信息。总结近年来时空轨迹序列模式挖掘的研究进展,先介绍时空轨迹序列的数据特点及应用,再描述时空轨迹模式的挖掘过程:从基于时空轨迹序列来挖掘位置模式、周期模式、语义模式这三个方面来介绍该领域的研究情况,最后阐述现有时空轨迹序列模式挖掘方法存在的问题,并展望时空轨迹序列模式挖掘方法未来的发展趋势。

关键词：时空轨迹数据轨迹序列模式挖掘位置模式周期模式语义模式

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面向城市路网的车辆轨迹预测模型研究

面向城市路网的车辆轨迹预测模型研究

引用

作者：王倩倩长安大学

学位级别：硕士

随着全球定位系统的大量普及,城市中车辆基本都配备有GPS设备,车辆在日常行驶中会产生大量的轨迹数据,通过对轨迹数据进行收集、处理和分析可以进行车辆轨迹预测。车辆轨迹预测是通过挖掘车辆的历史移动信息,来计算车辆未来的位置信息... 详细信息

随着全球定位系统的大量普及,城市中车辆基本都配备有GPS设备,车辆在日常行驶中会产生大量的轨迹数据,通过对轨迹数据进行收集、处理和分析可以进行车辆轨迹预测。车辆轨迹预测是通过挖掘车辆的历史移动信息,来计算车辆未来的位置信息和行为动态,在交通安全和基于位置服务等方面发挥了重要的作用。车辆轨迹预测是智能交通领域的研究热点之一,截至目前有大量的相关研究成果发表,其中传统的基于统计学轨迹预测模型简单易于训练,但是准确度不高,基于行为认知的预测模型具有可解释性,但是只适用于行为意图的明确的特定场景,基于深度学习的轨迹预测模型学习能力强,对非线性的复杂轨迹数据具有较高的预测准确度,但是模型复杂、训练时间长,预测结果不具有可解释性。提高模型的预测准确度是车辆轨迹预测研究共同亟待解决的问题,为了提高车辆轨迹预测的准确度,本文对面向城市路网的车辆轨迹预测问题展开研究。本文的主要研究方法和内容如下:(1)地图数据转换和轨迹数据预处理。对地图数据进行转换,将原始路段按照位置点划分为原子路段;对原始GPS采样点轨迹数据进行预处理,对数据进行清洗和分段,之后通过并行化动态加权地图匹配算法,将原始GPS轨迹点匹配到原子路段上,GPS轨迹序列就转换为了原子路段轨迹序列。(2)提出基于索引集合轨迹序列模式挖掘的轨迹预测模型。首先,提出一种索引集合轨迹序列模式挖掘算法,用于挖掘时间连续的轨迹序列模式;之后,将该算法挖掘得到的轨迹序列模式使用尾部划分法构建模式规则;最后,通过查询匹配模式规则实现轨迹预测。(3)提出一种车辆轨迹预测混合模型。针对单一轨迹预测模型的不足,使用CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)权重法将基于索引集合轨迹序列模式挖掘的轨迹预测模型和基于历史转移概率的轨迹预测模型以及基于Word2Vec和LSTM的轨迹预测模型进行融合。(4)将车辆轨迹预测混合模型应用于缺失轨迹补全方面。本文使用西安市出租车轨迹数据进行模型训练和实验测试。首先,测试索引集合轨迹序列模式挖掘算法的时间性能和挖掘效果,实验结果表明,在相同的环境下,索引集合轨迹序列模式挖掘算法与Apriori Traj和Traj-Prefix Span相比挖掘时间更短、挖掘出的轨迹序列模式数量更丰富、将挖掘结果用于轨迹预测能获得更高的准确度;其次,本文设计实验对比了车辆轨迹预测混合模型和单一预测模型的预测准确度,实验结果表明混合模型的轨迹预测准确度更高;最后,本文设计了两个场景进行缺失轨迹补全,证明了车辆轨迹预测混合模型在缺失轨迹补全方面具有一定的实际应用价值。

关键词：智能交通时空轨迹数据轨迹预测轨迹序列模式挖掘混合模型

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