本文關(guān)鍵詞：基于路網(wǎng)感知的時(shí)空軌跡聚類算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái)全球定位技術(shù)、無(wú)線通信技術(shù)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,促進(jìn)了各種可定位設(shè)備(如衛(wèi)星電話、移動(dòng)電話、GPS接收器)的廣泛應(yīng)用,在提高了移動(dòng)對(duì)象時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)獲取便捷性的同時(shí),也大大的降低了獲取成本。與普通時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘不同,時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)中隱含著被研究對(duì)象的移動(dòng)特征,時(shí)空軌跡挖掘目的是發(fā)現(xiàn)個(gè)體或群體的行為模式。軌跡記錄了對(duì)象隨時(shí)間變化的移動(dòng)情況,由眾多的采樣點(diǎn)按時(shí)間順序組成,每個(gè)采樣點(diǎn)都包含有時(shí)間、空間、速度、語(yǔ)義等屬性。傳統(tǒng)挖掘方法以點(diǎn)間距離判斷對(duì)象間的相似性,時(shí)空軌跡則是由多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)有序排列組成的,兩條軌跡中采樣點(diǎn)間的距離有的比較近,有的比較遠(yuǎn),所以在判斷軌跡相似時(shí),單純考慮點(diǎn)間距離已無(wú)法滿足需要,需要判斷點(diǎn)序列的相似性。由此可見(jiàn)研究時(shí)空軌跡挖掘比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)雜程度要高。時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)研究有很高的應(yīng)用價(jià)值,可應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域,如動(dòng)物遷徙規(guī)律發(fā)現(xiàn)、基于位置的服務(wù)、交通管理與規(guī)劃、移動(dòng)對(duì)象行為模式發(fā)現(xiàn)等。本文主要圍繞軌跡聚類框架、軌跡的相似性度量以及軌跡聚類算法展開(kāi)研究。并在此研究的基礎(chǔ)上,首先提出一種新的基于路網(wǎng)感知的時(shí)空軌跡聚類框架。其次在改進(jìn)了基于路網(wǎng)的軌跡劃分方法的基礎(chǔ)上,提出一種新的時(shí)空軌跡相似度量方法。最后,提出一種基于路網(wǎng)感知的時(shí)空軌跡聚類算法,NEASTT算法�？紤]到以整條軌跡聚類和依據(jù)特征點(diǎn)劃分軌跡片段的聚類方法中存在的不足,和移動(dòng)對(duì)象在特定路網(wǎng)空間移動(dòng)的特點(diǎn)以及軌跡數(shù)據(jù)包含的時(shí)間、空間、速度等屬性特征,首先在路網(wǎng)空間內(nèi)分割原始軌跡為軌跡片段,以軌跡片段為單位根據(jù)時(shí)空軌跡相似性度量方法度量軌跡片段間的時(shí)空距離,同路段內(nèi)的時(shí)空相似軌跡片段聚集為聚類單元,再運(yùn)用基于路網(wǎng)感知的時(shí)空軌跡聚類算法(NEASST算法)以聚類單元為單位,選擇最優(yōu)的相鄰聚類單元進(jìn)行時(shí)空流聚類。最終得到的流聚類即為移動(dòng)對(duì)象在一定時(shí)間范圍內(nèi)的高流量、強(qiáng)連續(xù)的運(yùn)動(dòng)路徑。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得知,本文提出的基于路網(wǎng)的時(shí)空聚類框架及算法可以對(duì)時(shí)空軌跡進(jìn)行有效的聚類,而且可以發(fā)現(xiàn)移動(dòng)對(duì)象在某個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)的運(yùn)動(dòng)代表路徑。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘 移動(dòng)對(duì)象軌跡 路網(wǎng) 時(shí)空軌跡聚類 基于位置的服務(wù)
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的主要問(wèn)題11-15
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 目前存在的主要問(wèn)題14-15
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-17
• 1.3.1 本文主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.3.2 本文結(jié)構(gòu)安排16-17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 2 時(shí)空數(shù)據(jù)與軌跡數(shù)據(jù)挖掘18-31
• 2.1 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘18-22
• 2.1.1 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的研究?jī)?nèi)容18-21
• 2.1.2 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的基本流程21-22
• 2.2 時(shí)空軌跡挖掘22-30
• 2.2.1 時(shí)空軌跡的產(chǎn)生與描述22-23
• 2.2.2 時(shí)空軌跡的模式研究23-24
• 2.2.3 時(shí)空軌跡的相似性度量24-27
• 2.2.4 時(shí)空軌跡挖掘方法27-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 3 路網(wǎng)感知下的時(shí)空軌跡聚類框架31-42
• 3.1 現(xiàn)有框架的不足31-33
• 3.2 路網(wǎng)模型33-34
• 3.3 路網(wǎng)感知下的時(shí)空軌跡聚類框架34-38
• 3.3.1 問(wèn)題定義34-37
• 3.3.2 路網(wǎng)感知下的時(shí)空軌跡聚類框架37-38
• 3.4 基于路網(wǎng)的相似性度量38-41
• 3.4.1 空間相似性39-40
• 3.4.2 時(shí)間相似性40-41
• 3.4.3 時(shí)空相似性41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 4 NEASTT算法42-49
• 4.1 路段聚類單元聚類42-43
• 4.1.1 原始軌跡的分割42-43
• 4.1.2 軌跡片段在路段上的聚類43
• 4.2 時(shí)空流聚類43-48
• 4.2.1 類DBSCAN算法43-44
• 4.2.2 時(shí)空流聚類的初始化44
• 4.2.3 相鄰聚類單元的合并44-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-57
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)49
• 5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境49-51
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-55
• 5.3.1 中間時(shí)刻距離與時(shí)間重合距離相似度量比較51-52
• 5.3.2 NEASTT算法與NEAT算法的比較實(shí)驗(yàn)52-54
• 5.3.3 不同參數(shù)設(shè)置對(duì)NEASTT算法的影響54-55
• 5.4 本章小結(jié)55-57
• 6 總結(jié)與展望57-60
• 6.1 總結(jié)57-58
• 6.2 展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間所取得的研究成果67-68
• 致謝68-69

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：363336