本文關(guān)鍵詞：城市交通中的車輛稀疏軌跡相似性研究　出處：《復(fù)旦大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著GPS設(shè)備和無線通信等技術(shù)的快速發(fā)展,城市交通中的車輛軌跡數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性與日遞增,對車輛軌跡數(shù)據(jù)的挖掘和分析越顯重要。在車輛軌跡的觀察時間內(nèi),車輛的軌跡是稀疏的——車輛軌跡中的軌跡點在時間維度上分布是不均勻的,即軌跡點之間的時間間隔不是相等的；而且不同車輛的軌跡時間跨度不一樣。有些車輛的軌跡時間跨度很長,而另一些車輛的軌跡時間跨度卻很短,并且車輛軌跡的時間跨度占整個觀察時間的比例很小。傳統(tǒng)的軌跡相似性方法難以用于稀疏軌跡的相似性分析。本文針對城市交通中的車輛稀疏軌跡相似性進行研究,分析稀疏軌跡的特性以及適用它的軌跡相似性方法。本文第一章介紹了課題研究的背景和意義,研究了城市交通中的車輛稀疏軌跡的特征,并介紹了它的應(yīng)用場景及其帶來的研究價值。本文第二章介紹了軌跡相似性方面的相關(guān)研究工作,分析了現(xiàn)有方法在車輛稀疏軌跡上存在的不足。本文第三章提出了關(guān)鍵點思想,討論車輛稀疏軌跡中關(guān)鍵點的合理選取方法,并給出尋找關(guān)鍵點的算法。本文第四章提出了時間分段思想,討論如何有效的對稀疏軌跡進行時間分段,并給出時間分段的算法。本文第五章基于第三章中的關(guān)鍵點思想和第四章中的時間分段思想,提出了一種稀疏軌跡相似度度量,并在此基礎(chǔ)上給出了一個相似性計算算法STS(Sparse Trajectory Similarity Computation)。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,STS算法較現(xiàn)有算法具有更好的運行效率和準(zhǔn)確度。本文的主要工作包括：(1)研究了城市交通中的車輛稀疏軌跡的特性,并且討論了稀疏軌跡的應(yīng)用場景及研究價值；(2)研究了傳統(tǒng)的軌跡相似性方法在稀疏軌跡上的運行效果；(3)提出了關(guān)鍵點和時間分段思想,在此基礎(chǔ)上給出了一種稀疏軌跡相似性度量和相似性計算算法STS；(4)在真實數(shù)據(jù)集上的實驗,證明了STS算法在運行效率和準(zhǔn)確度方面都比傳統(tǒng)的算法要好。
[Abstract]:With the rapid development of GPS equipment and wireless communication technology , the diversity and complexity of vehicle trajectory data in urban traffic is increasing , the more important is the mining and analysis of vehicle trajectory data . The experiments on the real data set show that the STS algorithm has better running efficiency and accuracy than the existing algorithm . The main work of this paper includes : ( 1 ) the characteristics of the sparse trajectory in urban traffic are studied , and the application scene and the research value of the sparse trajectory are discussed .

【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U491

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本文編號：1411177