本文選題：GPS軌跡數(shù)據(jù)　切入點：語義挖掘　出處：《山東理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著城市人口數(shù)量的增加,城市交通管理與規(guī)劃面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。城市居民的出行活動作為城市交通組成的要素之一是交通規(guī)劃、交通管理以及居民出行行為研究的重要參考依據(jù)。目前,居民出行信息主要來源于居民出行問卷調(diào)查,該方法存在耗時長、投入大、獲取的信息不準確等問題。隨著手機、無線電技術(shù)、GPS(Global Positioning System)以及GIS等技術(shù)的發(fā)展,快速準確地收集大量居民出行數(shù)據(jù)已成為可能�；贕PS的出行者出行信息語義挖掘法應(yīng)運而生。本文對出行者出行信息的語義挖掘研究主要從行程識別、出行目的推斷和出行下一停留點預(yù)測三個方面進行研究,具體內(nèi)容如下:(1)行程識別行程識別的目的就是要將沒有直觀語義信息的軌跡轉(zhuǎn)化為可直接進行識別與認知的停留位置和移動。本文將地理信息系統(tǒng)與出行軌跡相結(jié)合,在基于密度的軌跡點聚類DBSCAN算法相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,對其一些相關(guān)變量進行改變,形成新的改進的DBSCAN算法,對出行者出行軌跡進行識別,獲得軌跡中速度較低的區(qū)域;將獲得的低速度區(qū)域與GIS地圖相匹配,作進一步的停留判斷,完成行程識別。(2)基于兩級空間尺度的出行目的推斷本文結(jié)合地理學(xué)信息,引入多級空間尺度概念,將出行軌跡分別在宏觀尺度與微觀尺度下展現(xiàn)與分析。從微觀層次上對軌跡進行深度剖析與研究,挖掘其隱藏的內(nèi)在信息,識別出其中的子停留,并對子停留的特征參數(shù)進行數(shù)值量化,結(jié)合在大量統(tǒng)計基礎(chǔ)上建立起的k-base,確定子停留的類型,從而進一步推斷出出行者的出行目的。(3)基于馬爾科夫鏈的下一停留點預(yù)測目前已有的對出行者出行信息語義挖掘的研究,停留在對已有出行數(shù)據(jù)的分析與研究上,對未來出行情況的預(yù)測研究甚少。本文利用馬爾科夫模型的優(yōu)良特性,將其應(yīng)用在出行者出行信息語義挖掘上,對出行者的未來出行狀況進行預(yù)測。結(jié)合數(shù)據(jù)處理與停留點識別的方法,將出行軌跡進行狀態(tài)層次劃分,建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,進行狀態(tài)轉(zhuǎn)移,繼而預(yù)測出行者下一停留點的位置。
[Abstract]:In recent years , with the increase of urban population , urban traffic management and planning are facing unprecedented challenges . ( 3 ) Based on Markov chain ' s next stay point , the research on the semantic mining of travelers ' trip information is predicted , and the research on the future travel situation is very little . Based on the excellent characteristics of Markov model , this paper uses the excellent characteristics of Markov model to predict the future travel situation of travelers . Combining the method of data processing and staying point identification , the state hierarchy of the trip trajectory is divided , the state transition probability is established , and then the position of the next stop point is predicted .

【學(xué)位授予單位】：山東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U491

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 孫美玲,李永樹;GIS環(huán)境下空間數(shù)據(jù)多尺度特征及其關(guān)鍵問題探討[J];四川測繪;2002年04期

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1 張俊峰;基于GPS技術(shù)的出行OD調(diào)查研究[D];北京交通大學(xué);2011年

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本文編號：1693511