針對手機數(shù)據(jù)屬性信息少、時空采樣率較低、采樣不均勻、定位精度低的特點,該文提出了一種基于隱馬爾科夫模型和動態(tài)規(guī)劃的移動軌跡匹配方法（HMM-DP4MT）。該方法通過設(shè)定搜索半徑以提高計算效率;結(jié)合軌跡距離和方向信息計算發(fā)射概率,基于不同搜索半徑和定位標準差的匹配結(jié)果確定參數(shù)最優(yōu)值;利用Manhattan距離代替歐氏距離,建立了融合最短路徑距離和道路等級的轉(zhuǎn)移概率模型,分析了道路等級約束對匹配結(jié)果的影響;基于動態(tài)規(guī)劃搜索移動軌跡在拓撲路網(wǎng)中的全局最大似然匹配路徑。利用同步采集的手機數(shù)據(jù)和GPS軌跡數(shù)據(jù)進行驗證,結(jié)果表明,模型在簡單路網(wǎng)區(qū)域和較復雜路網(wǎng)區(qū)域的精確率和召回率均高于85%,在極端復雜路網(wǎng)的精確率和召回率略低,但仍高于75%,能夠滿足交通應(yīng)用對用戶移動路徑精確度的需求。 

【文章來源】：地理與地理信息科學. 2019,35(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖１路徑距離搜索起止點位置Ｆｉｇ．１Ｓｔａｒｔａｎｄｓｔｏｐｌｏｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｓｅａｒｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ點距離的度量方式主要有歐氏距離和Ｍａｎｈａｔ－

布擬合曲線Ｆｉｇ．６Ｈｉｓｔｏｇｒａｍａｎｄｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅｏｆｄｉｊ利用基于最短路徑距離和引入道路等級后的轉(zhuǎn)移概率兩種方法進行匹配（圖７），虛線和實線路段分別表示引入道路等級前后匹配出的移動路徑。選取城市密集路網(wǎng)區(qū)域和稀疏路網(wǎng)區(qū)域進行分析。圖７ａ用戶自西向東沿一級道路移動過程中，第三、四個軌跡點距離主干道較遠，導致未引入道路等級的匹配結(jié)果為在居民區(qū)繞行；圖７ｂ用戶沿高速公路行駛，圖７轉(zhuǎn)移概率結(jié)果對比Ｆｉｇ．７Ｍａｐｍａｔｃｈｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｓ第３期陳浩，許長輝，張曉平，等：基于隱馬爾科夫模型和動態(tài)規(guī)劃的手機數(shù)據(jù)移動軌跡匹配第５頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3535467