發(fā)布時間：2020-05-29 19:30

【摘要】：近年來,隨著導(dǎo)航定位技術(shù)的廣泛運用使得研究目標(biāo)軌跡運動趨勢成為可能。根據(jù)目標(biāo)歷史軌跡進(jìn)行目的地預(yù)測,在城市資源(出租車、共享單車等)調(diào)度和廣告精準(zhǔn)投放等領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在大量可獲取的軌跡數(shù)據(jù)驅(qū)動下,目的地預(yù)測一直是人們研究的熱點。當(dāng)前針對目的地預(yù)測主要采用Markov模型、頻繁模式挖掘等傳統(tǒng)方法。同時隨之機器學(xué)習(xí)的廣泛發(fā)展,基于Adaboost、MLP、LSTM等算法也得到廣泛地應(yīng)用,并取得了較好的研究成果。但目前研究成果普遍存在預(yù)測效果受數(shù)據(jù)稀疏性影響嚴(yán)重、模型對長軌跡序列依賴學(xué)習(xí)不充分以及軌跡內(nèi)部蘊含的時空信息也不能有效挖掘等問題,因此有效地根據(jù)歷史軌跡預(yù)測終點問題仍然具有很大挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)在近年來的廣泛發(fā)展,尤其是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)建模,即一個序列當(dāng)前的輸出與前面的輸出也有關(guān)。這些優(yōu)勢使得RNN能夠很自然地運用到序列信息建模領(lǐng)域,并取得了不俗的成果。本文結(jié)合國內(nèi)外位置預(yù)測的研究現(xiàn)狀,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)并融合時空信息的目的地預(yù)測技術(shù)。該技術(shù)在軌跡預(yù)處理的基礎(chǔ)上,首先提取軌跡的元數(shù)據(jù)特征和時空因素矩陣,之后采用編解碼的方式來預(yù)測軌跡的終點位置。其中編碼部分采用一個雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)來對軌跡的序列特征進(jìn)行學(xué)習(xí),并在學(xué)習(xí)過程中引入時空影響因素,解碼部分采用多層感知機(Multilayer Perceptron,MLP)模型,將編碼部分輸出向量與軌跡的屬性特征向量一起作為輸入,來挖掘軌跡序列的深層特征。同時為提高模型學(xué)習(xí)效率,對屬性特征內(nèi)所蘊含的高維向量采用Word2vector算法進(jìn)行降維。本文根據(jù)上述算法在真實出租車數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真測試。試驗結(jié)果表明,該模型的目的地預(yù)測誤差達(dá)到2.53,其中dis@5指標(biāo)下的預(yù)測誤差可達(dá)到2.44,相比于標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和BiLSTM模型預(yù)測精度分別提升了約13%和10%,取得了較好的預(yù)測效果,也表明本文所提出的基于改進(jìn)的BiLSTM目的地位置預(yù)測算法具備較高的可行性和有效性。
【圖文】：

決定性作用。以下分別對相關(guān)軌跡預(yù)處理方法進(jìn)行詳細(xì)描述。逡逑２．１．１軌跡過濾逡逑在軌跡采集中，存在一些偏離當(dāng)前軌跡的噪聲點，，如圖２－１中的Ｐ４、Ｐ７、Ｐ８逡逑等。由這些噪聲點引起的誤差明顯會影響后續(xù)模型學(xué)習(xí)。本文需要對類似噪聲點逡逑進(jìn)行過濾操作，以下分別對常用的幾種濾波方法進(jìn)行介紹。逡逑Ｐ４邐Ｐ８逡逑Ａ邐Ｋ逡逑／邋、邐１邋、逡逑／邐＇邋Ｐ６邋１邐＾邐？逡逑＾邐；邋Ｐ７逡逑、、丨逡逑ｔ！逡逑ｐｖ逡逑圖２－１包含噪聲點ＧＰＳ軌跡示例逡逑７逡逑

每一層作為全連接層連入到下一層。這樣除了輸入層，每個節(jié)點都是一逡逑個包含非線性激活函數(shù)的神經(jīng)元（或稱計算單元）。ＭＬＰ是感知器的推廣，極大逡逑解決了感知器對線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)上識別的缺陷。通常一個ＭＬＰ模型結(jié)構(gòu)如圖２－逡逑３所示：逡逑１４逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P228.4

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