本文關(guān)鍵詞：歷史數(shù)據(jù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的低頻軌跡數(shù)據(jù)匹配算法

  更多相關(guān)文章： 低頻浮動(dòng)車數(shù)據(jù) 軌跡匹配 馬爾科夫決策過程 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

【摘要】：針對低頻(采樣間隔大于1min)軌跡數(shù)據(jù)匹配算法精度不高的問題,提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和歷史軌跡的匹配算法HMDP-Q,首先通過增量匹配算法提取歷史路徑作為歷史參考經(jīng)驗(yàn)庫;根據(jù)歷史參考經(jīng)驗(yàn)庫、最短路徑和可達(dá)性篩選候選路徑集;再將地圖匹配過程建模成馬爾科夫決策過程,利用軌跡點(diǎn)偏離道路距離和歷史軌跡構(gòu)建回報(bào)函數(shù);然后借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法求解馬爾科夫決策過程的最大回報(bào)值,即軌跡與道路的最優(yōu)匹配結(jié)果;最后應(yīng)用某市浮動(dòng)車軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。結(jié)果表明:本文算法能有效提高軌跡數(shù)據(jù)與道路匹配精度;本算法在1min低頻采樣間隔下軌跡匹配準(zhǔn)確率達(dá)到了89.2%;采樣頻率為16min時(shí),該算法匹配精度也能達(dá)到61.4%;與IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均優(yōu)于IVVM算法,16min采樣頻率時(shí)本文算法軌跡匹配精度提高了26%。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 低頻浮動(dòng)車數(shù)據(jù) 軌跡匹配 馬爾科夫決策過程 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41671383)~~
【分類號(hào)】：P228.4
【正文快照】： 隨著車載和手持GPS設(shè)備的普及,GPS軌跡數(shù)據(jù)(如浮動(dòng)車數(shù)據(jù)(floating car data,FCD)等)已成為交通狀態(tài)模擬分析的重要數(shù)據(jù)源之一。由于采集高頻軌跡數(shù)據(jù)通信成本高,因此,60%以上的GPS軌跡數(shù)據(jù)均屬于低頻采樣[1]。但低頻軌跡數(shù)據(jù)在采樣間隔內(nèi)可能會(huì)經(jīng)過多條道路和交叉口,增加了車

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本文編號(hào)：893020