發(fā)布時間：2018-10-24 16:42

【摘要】：近年來,隨著定位技術(shù)、無線通信技術(shù)以及移動設(shè)備的快速發(fā)展,大量移動對象能夠被有效的定位和追蹤,由此產(chǎn)生了越來越多的移動對象軌跡數(shù)據(jù),同時極大地促進了基于位置的服務(wù)的發(fā)展。為了使服務(wù)具有前瞻性,使服務(wù)提供者能夠在對象運動的過程中提前為其將來的活動進行安排和部署,不僅要對移動對象當前活動進行分析,更需要對其未來位置進行預(yù)測。移動對象位置預(yù)測是研究移動對象行為的重要方向,在移動計算、智能交通管理、移動通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、智能家居、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測、犯罪追蹤、災(zāi)難救援等方面有著重要的實踐應(yīng)用價值和學(xué)術(shù)價值。本課題以移動對象軌跡數(shù)據(jù)為研究對象,以移動對象的未來位置預(yù)測為主要研究目標,所做的主要工作如下:(1)以往在基于移動對象自身歷史軌跡數(shù)據(jù)進行個性化位置預(yù)測時,大多僅關(guān)注移動對象興趣區(qū)域序列中的運動模式,忽略對象在不同興趣區(qū)域間轉(zhuǎn)換時的路徑信息,造成原始軌跡數(shù)據(jù)與預(yù)測目標間的空間粒度不一致的問題。由于移動對象運動中的動態(tài)路徑信息,能夠幫助在更細的空間粒度下對移動對象行為進行建模。本課題在基于移動對象興趣區(qū)域序列預(yù)測的同時,依據(jù)移動對象的實時運動路徑進行目的地預(yù)測,最終使用兩種融合策略將兩者的預(yù)測結(jié)果進行整合。其中,在基于運動路徑進行預(yù)測時,采用回溯策略考慮多種情況下的條件約束,提高原始基于概率統(tǒng)計的目的地預(yù)測方法的預(yù)測性能。(2)使用個性化位置預(yù)測方法時,很難捕獲到移動對象全部的運動模式,可能遭遇數(shù)據(jù)稀疏問題,且移動對象運動規(guī)律隨時間不斷變化,很容易受到其社交朋友行為的影響。以往利用群體行為進行補充預(yù)測時,沒有考慮到社交關(guān)系動態(tài)變化情況,且用戶間的相似度度量不準確。因此,本課題提出基于動態(tài)社交關(guān)系的移動對象位置預(yù)測方法。使用交叉樣本熵來估計移動對象運動序列間的相似度,并通過絕對時間的劃分和相對時間的映射,來發(fā)現(xiàn)用戶在不同時間特征下,社交圈以及社交關(guān)系強度的變化。最后,將相似度轉(zhuǎn)化為權(quán)重值,用于用戶與其朋友的運動數(shù)據(jù)的融合,從而建立混合位置預(yù)測模型。(3)移動對象運動行為是一個復(fù)雜的過程,需要大量的運動假設(shè)來對移動行為進行建模。不同移動對象可能包含不同的運動假設(shè),很難構(gòu)建一種通用模型,適用于各種軌跡數(shù)據(jù)類型、移動對象行為習慣以及不同的應(yīng)用領(lǐng)域。另外,同一移動對象在不用時刻的運動可能受到不同原因的驅(qū)使,同一運動模型很難適應(yīng)各種情景。由于模型的設(shè)計和選擇對于系統(tǒng)來說極為重要卻難以確定,本課題提出基于多層評估的移動對象位置預(yù)測方法,首先,基于訓(xùn)練集上的預(yù)測性能在大量基礎(chǔ)預(yù)測器中自適應(yīng)的選擇一組最優(yōu)的預(yù)測器組合。其次,為每個選擇的預(yù)測器建立評估模型,估計在不同運動特征下可能獲得正確預(yù)測結(jié)果的概率。最后,將每個預(yù)測器的評估概率和預(yù)測結(jié)果進行加權(quán)投票,從而得到最終的預(yù)測結(jié)果。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2291939