本文關鍵詞： 地圖匹配 隱馬爾可夫模型 遺傳算法 匹配精確度 路網數據　出處：《東北大學學報(自然科學版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：綜合采用隱馬爾可夫模型(HMM)和遺傳算法,提出了一種新的地圖匹配算法.首先初始化HMM概率矩陣,然后使用前向后向算法進行參數學習,用Viterbi算法預測一組路段序列,最后將路段序列作為種群,通過遺傳算法得到最優(yōu)的路段序列.采用北京市2012年出租車GPS定位數據分別對傳統的基于隱馬爾可夫模型的算法和新算法進行測試,實驗結果表明,傳統的基于隱馬爾可夫模型的算法的匹配精確度低于90%,新算法的匹配精確度高達90%以上.
[Abstract]:A new map matching algorithm is proposed by combining hidden Markov model (HMMM) and genetic algorithm. Firstly, the HMM probability matrix is initialized, then the forward and backward algorithm is used for parameter learning, and the Viterbi algorithm is used to predict a group of section sequences. Finally, the section sequence is taken as the population, and the optimal section sequence is obtained by genetic algorithm. The traditional algorithm based on hidden Markov model and the new algorithm are tested by using the GPS location data of Beijing taxi on 2012. The experimental results show that, The traditional algorithm based on hidden Markov model has a matching accuracy of less than 90%, and the accuracy of the new algorithm is more than 90%.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61332006,61370154) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(N140404009)
【分類號】：U495;O211.62;TP18

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