【摘要】：近年來,隨著定位技術(shù)、無線通信技術(shù)以及移動(dòng)設(shè)備的快速發(fā)展,大量移動(dòng)對(duì)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(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù),同時(shí)極大地促進(jìn)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(duì)象運(yùn)動(dòng)的過程中提前為其將來的活動(dòng)進(jìn)行安排和部署,不僅要對(duì)移動(dòng)對(duì)象當(dāng)前活動(dòng)進(jìn)行分析,更需要對(duì)其未來位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。移動(dòng)對(duì)象位置預(yù)測(cè)是研究移動(dòng)對(duì)象行為的重要方向,在移動(dòng)計(jì)算、智能交通管理、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、智能家居、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)、犯罪追蹤、災(zāi)難救援等方面有著重要的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值和學(xué)術(shù)價(jià)值。本課題以移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,以移動(dòng)對(duì)象的未來位置預(yù)測(cè)為主要研究目標(biāo),所做的主要工作如下:(1)以往在基于移動(dòng)對(duì)象自身歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化位置預(yù)測(cè)時(shí),大多僅關(guān)注移動(dòng)對(duì)象興趣區(qū)域序列中的運(yùn)動(dòng)模式,忽略對(duì)象在不同興趣區(qū)域間轉(zhuǎn)換時(shí)的路徑信息,造成原始軌跡數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)目標(biāo)間的空間粒度不一致的問題。由于移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)中的動(dòng)態(tài)路徑信息,能夠幫助在更細(xì)的空間粒度下對(duì)移動(dòng)對(duì)象行為進(jìn)行建模。本課題在基于移動(dòng)對(duì)象興趣區(qū)域序列預(yù)測(cè)的同時(shí),依據(jù)移動(dòng)對(duì)象的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行目的地預(yù)測(cè),最終使用兩種融合策略將兩者的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合。其中,在基于運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),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(jì)的目的地預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)性能。(2)使用個(gè)性化位置預(yù)測(cè)方法時(shí),很難捕獲到移動(dòng)對(duì)象全部的運(yùn)動(dòng)模式,可能遭遇數(shù)據(jù)稀疏問題,且移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)規(guī)律隨時(shí)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(jìn)行補(bǔ)充預(yù)測(cè)時(shí),沒有考慮到社交關(guān)系動(dòng)態(tài)變化情況,且用戶間的相似度度量不準(zhǔn)確。因此,本課題提出基于動(dòng)態(tài)社交關(guān)系的移動(dòng)對(duì)象位置預(yù)測(cè)方法。使用交叉樣本熵來估計(jì)移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)序列間的相似度,并通過絕對(duì)時(shí)間的劃分和相對(duì)時(shí)間的映射,來發(fā)現(xiàn)用戶在不同時(shí)間特征下,社交圈以及社交關(guān)系強(qiáng)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(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的融合,從而建立混合位置預(yù)測(cè)模型。(3)移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)行為是一個(gè)復(fù)雜的過程,需要大量的運(yùn)動(dòng)假設(shè)來對(duì)移動(dòng)行為進(jìn)行建模。不同移動(dòng)對(duì)象可能包含不同的運(yùn)動(dòng)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(dòng)對(duì)象行為習(xí)慣以及不同的應(yīng)用領(lǐng)域。另外,同一移動(dòng)對(duì)象在不用時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)可能受到不同原因的驅(qū)使,同一運(yùn)動(dòng)模型很難適應(yīng)各種情景。由于模型的設(shè)計(jì)和選擇對(duì)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(píng)估的移動(dòng)對(duì)象位置預(yù)測(cè)方法,首先,基于訓(xùn)練集上的預(yù)測(cè)性能在大量基礎(chǔ)預(yù)測(cè)器中自適應(yīng)的選擇一組最優(yōu)的預(yù)測(cè)器組合。其次,為每個(gè)選擇的預(yù)測(cè)器建立評(píng)估模型,估計(jì)在不同運(yùn)動(dòng)特征下可能獲得正確預(yù)測(cè)結(jié)果的概率。最后,將每個(gè)預(yù)測(cè)器的評(píng)估概率和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)投票,從而得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2291939