本文關(guān)鍵詞：面向交通量過(guò)載預(yù)測(cè)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(guó)亟待解決的問(wèn)題,通過(guò)交通量過(guò)載預(yù)測(cè)可以有效解決該問(wèn)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(duì)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(cè)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(duì)交通量過(guò)載問(wèn)題展開(kāi)研究,收集交通移動(dòng)對(duì)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(guò)載預(yù)測(cè)。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(duì)海量的用戶(hù)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(duì)象軌跡模式、預(yù)測(cè)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(jiǎn)稱(chēng)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(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)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(duì)象軌跡的預(yù)測(cè)位置。其次,提出一種基于HMM模型的軌跡聚類(lèi)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(chǔ)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(guò)載情況。最后,本文使用真實(shí)軌跡數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)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(duì)象運(yùn)動(dòng)模式,預(yù)測(cè)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：U495;TP311.13

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