本文關(guān)鍵詞：面向交通量過載預(yù)測的移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)分析方法研究

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【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市交通擁堵成了我國亟待解決的問題,通過交通量過載預(yù)測可以有效解決該問題。人們出行時(shí)一般傾向于找到便捷的路徑,以便順利到達(dá)目的地。通常,人們對其生活的固定區(qū)域的交通情況較為熟悉,可以在初步預(yù)測交通量后規(guī)律性地選擇交通良好的路徑出行,避免擁堵。本文針對交通量過載問題展開研究,收集交通移動(dòng)對象產(chǎn)生的軌跡數(shù)據(jù),研究軌跡分析的方法,進(jìn)行交通量過載預(yù)測。有助于人們了解城市交通情況,有效避免城市交通擁堵。首先,對海量的用戶軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提出一種動(dòng)態(tài)分析移動(dòng)對象軌跡模式、預(yù)測軌跡位置的方法(PRED)。使用改進(jìn)的模式挖掘模型,提取軌跡頻繁模式(簡稱T-模式),然后提出DPTConstruct_Update算法,設(shè)計(jì)快捷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DPT(Dynamic Pattern Tree)。DPT蘊(yùn)含時(shí)空信息,用來存儲和查詢移動(dòng)物體的T-模式,并提出Prediction算法計(jì)算最佳匹配度,得到移動(dòng)對象軌跡的預(yù)測位置。其次,提出一種基于HMM模型的軌跡聚類方法(HMM-Cluster)。提取時(shí)空軌跡的特征點(diǎn),減少軌跡數(shù)據(jù)量,節(jié)約存儲成本。為軌跡擬合HMM模型,提出Sim-HMM算法,計(jì)算得到軌跡相似度矩陣。提出HMM-Cluster算法,有效地聚合相似性軌跡,發(fā)現(xiàn)交通量過載情況。最后,本文使用真實(shí)軌跡數(shù)據(jù)集進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的PRED方法和HMM-Cluster方法具有良好的效果,可方便、有效地挖掘移動(dòng)對象運(yùn)動(dòng)模式,預(yù)測交通量,在實(shí)際的生活中具有較大的應(yīng)用意義。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U495;TP311.13

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