隨著當(dāng)前智能手機(jī)、智能手表、智能行車記錄儀等移動(dòng)通訊設(shè)備的普及,通信運(yùn)營(yíng)商積累了海量的移動(dòng)位置數(shù)據(jù)資源,能夠?yàn)椤爸腔劢煌ā苯ㄔO(shè)提供詳實(shí)有力的數(shù)據(jù)支撐�？紤]到實(shí)際人員出行時(shí)間、次數(shù)隨機(jī),出行方式多樣,存在換乘、往返等復(fù)雜情況,在根據(jù)移動(dòng)位置數(shù)據(jù)研究城市居民出行特征時(shí),首先需要識(shí)別用戶軌跡中的駐留點(diǎn);然后根據(jù)駐留點(diǎn)將軌跡劃分成模式單一的出行鏈;最后逐段將出行定位軌跡匹配到對(duì)應(yīng)行駛路段上,完成地圖匹配。為識(shí)別用戶軌跡中的駐留點(diǎn),本文首先對(duì)運(yùn)營(yíng)商提供的志愿者數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,識(shí)別并消除軌跡震蕩現(xiàn)象,得到準(zhǔn)確的位置信息;然后在密度峰值快速聚類(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)算法的基礎(chǔ)上顯式地增加對(duì)時(shí)間維度限制,將局部密度由二維擴(kuò)展到三維,同時(shí)提出高密度時(shí)間間隔的概念,引入聚類中心權(quán)值,制定篩選策略以自動(dòng)地選取聚類中心;最后識(shí)別出一段時(shí)間內(nèi)用戶出行軌跡中的駐留點(diǎn),完成出行鏈的劃分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法適用于采樣密度低且定位精度較差的移動(dòng)位置數(shù)據(jù),相比CFSFDP算法更加適用于時(shí)空數(shù)據(jù),相比基于密度的時(shí)空聚類算法...

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 駐留點(diǎn)識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.2.2 地圖匹配算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文課題的研究目標(biāo)與內(nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 移動(dòng)信令數(shù)據(jù)概述
        2.1.1 信令分類與數(shù)據(jù)內(nèi)容
        2.1.2 移動(dòng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用
        2.1.3 基站定位技術(shù)
        2.1.4 移動(dòng)數(shù)據(jù)中的定位誤差分析
    2.2 聚類算法理論概述
        2.2.1 聚類算法分類
        2.2.2 DBSCAN算法
        2.2.3 ST-DBSAN算法
        2.2.4 CFSFDP算法介紹
    2.3 路網(wǎng)數(shù)據(jù)概述
    2.4 地圖匹配算法介紹
        2.4.1 基于道路幾何的地圖匹配算法
        2.4.2 基于路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的地圖匹配算法
        2.4.3 基于概率模型的地圖匹配算法
    2.5 隱馬爾可夫模型概述
    2.6 本章小結(jié)
第3章 軌跡駐留點(diǎn)識(shí)別方法研究
    3.1 駐留點(diǎn)識(shí)別需求分析與方案設(shè)計(jì)
    3.2 基于時(shí)間窗的震蕩軌跡檢測(cè)與修正方法
        3.2.1 震蕩軌跡檢測(cè)方法
        3.2.2 修正震蕩軌跡數(shù)據(jù)
    3.3 基于CFSFDP算法的時(shí)空聚算法
    3.4 軌跡駐留點(diǎn)識(shí)別結(jié)果與驗(yàn)證分析
        3.4.1 模型驗(yàn)證指標(biāo)
        3.4.2 駐留點(diǎn)識(shí)別結(jié)果對(duì)比分析
        3.4.3 聚類算法復(fù)雜度對(duì)比分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于隱馬爾可夫模型的信令軌跡地圖匹配算法研究
    4.1 地圖匹配需求分析與方法設(shè)計(jì)
    4.2 基于拓?fù)涞男帕钴壽E填充方法
        4.2.1 基站與路網(wǎng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)的建立
        4.2.2 基站定位點(diǎn)的插值填充
    4.3 基于隱馬爾可夫模型的地圖匹配算法
        4.3.1 候選路段搜索
        4.3.2 發(fā)射概率計(jì)算
        4.3.3 轉(zhuǎn)移概率計(jì)算
        4.3.4 維特比算法求解
    4.4 地圖匹配算法結(jié)果與驗(yàn)證分析
        4.4.1 地圖匹配結(jié)果可視化
        4.4.2 地圖匹配算法對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文工作總結(jié)
    5.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：3751759