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随着信息通讯技术的发展,手机成为人类日常生活不可缺少的一部分,人类活动逐渐从现实空间延伸至网络空间,在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分。当前个体出行行为预测建模较少考虑上网行为与出行行为间的关系,本文提出一种融合上网行为特征的手机用户停留行为预测模型,通过时空约束定义手机用户的停留行为,在考虑个体出行行为时空偏好的同时,融合手机用户使用的APP组合、上网流量、上网次数等上网行为特征以及天气信息等外部特征,从时间、空间的角度进行特征交叉,构建从特征到模型均具有高可解释性的手机用户停留行为预测模型。实验证明：本文模型预测准确率为80.31%,且在融合上网行为特征、天气等外部因素后,比仅使用个体出行特征进行手机用户停留行为预测提升了12.08%。 相似文献
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利用终端位置时空转移概率预测通讯基站服务用户规模 总被引：1，自引：0，他引：1
基站服务用户数的预测对通信基站的空间位置选取、通讯服务带宽的配置优化等有重要作用,并为城市公共安全管理方面中的人群聚集预警与群体事件预防提供辅助决策支持。本文利用海量手机轨迹数据,运用时空转移概率定量化描述城市内不同区域间人群流动的时空特性,结合马尔可夫链和贝叶斯定理,构建手机用户群体在基站间的时空转移概率模型,并以此提出一种城市区域尺度上的基站服务用户数预测方法。利用湖北省某城市长达30 d的手机轨迹数据进行模型训练与预测方法验证,实验结果表明：在时间粒度为60 min时,本文提出的方法对8-22时各时段基站服务用户数预测准确率都大于94.8%;在不同时间粒度下对比本文方法、Castro模型、移动平均法,发现在时间粒度大于20 min时,本文方法预测准确率高于另外两种方法。 相似文献
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城市海量手机用户停留时空分异分析——以深圳市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
识别海量手机数据中蕴含的行为模式,是地理学的一个研究热点与难点。目前,较多研究针对手机用户移动特征开展,而对停留及其模式的研究则相对较少;其时空分异规律对理解城市人群动态,甚至优化城市系统至关重要。本文根据人们日常时空约束条件定义了手机用户停留,提出了基于海量手机位置数据的手机用户停留模式的提取方法,以深圳市约790万个匿名手机用户一天的海量手机位置数据为例,识别出了覆盖约98%用户的典型停留模式,并结合该城市土地利用的空间分布与分异特征,剖析不同停留模式的手机用户空间分异特征和城市不同区域停留次数的时段分异特征。研究发现:(1)15种停留模式可覆盖约98%的手机用户,而且其一天不同的停留位置数量不超过4个;(2)15种停留模式手机用户在城市区域空间上的分布存在分异现象,严重受制于土地利用的空间分布;(3)城市不同区域停留次数的时段分异特征与该区域常住人口、人口密度,以及区域主要职能和性质存在较强的相关性。研究结论对理解城市手机用户行为模式的群体特征有积极的意义,对城市土地利用的科学决策和城市交通规划与预测有重要参考价值。 相似文献
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在充分考虑TEC序列非平稳、非线性、高噪声特性前提下, 以IGS提供的2017年电离层TEC格网数据为基准,运用BP神经网络和ARMA两种模型分别进行TEC 3 d预测,重点分析两种模型在不同季节时段、不同电离层活跃强度及不同样本长度下的TEC预测性能及精度。结果表明,在不同时段,两种模型均能很好地反映TEC的变化特性,其中ARMA模型在春、冬时段及整体预测精度上略优于BP神经网络。在平静期,两种模型的平均相对预测精度分别为87.3%和87.5%,预测效果相差较小;在活跃期,两种模型的平均相对预测精度分别为78.5%和75.5%,BP神经网络的精度比ARMA模型高3%。随着样本长度的增加,BP神经网络在21 d样本处预测效果最佳,ARMA模型的预测精度随样本长度的增加呈降低趋势。 相似文献
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针对电离层总电子含量（TEC）数据非线性、非平稳的特点,在自回归移动平均（ARMA）模型的基础上,结合经验小波变换（EWT）,提出一种组合的短期电离层预测方法。采用IGS提供的电离层TEC格网数据进行实验,通过对比分析可知,相较于单一ARMA模型,本文组合模型在太阳活动低年和太阳活动高年5 d内的平均相对精度分别提高4.8%和2.8%,前1 d内组合模型的平均相对精度分别提高7%和6.1%。 相似文献
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【目的】针对繁忙航段船舶交通流易受外界环境扰动的难题,提出一种可用于识别船舶交通流脆弱性的预测模型,旨在通过脆弱性辨识,确定最薄弱的航段。【方法】首先采用变分模态分解（VMD）模型将船舶交通流参数序列分解为多个模态分量,然后结合反向传播神经网络（BP）和遗传算法（GA）,通过构建约束模型并不断更新各个分量的中心和带宽,实现单个分量的预测,通过应用VMD-BP-GA模型对船舶交通流进行精准预测,并验证其合理性和有效性。【结果】在繁忙航段,本研究提出的VMD-BP-GA模型精准预测船舶交通流脆弱性的方法,相较于传统模型表现出更低的预测误差值,其中在航段流量预测方面,本研究模型的平均绝对误差（MAE）最低达到2.095%,均方根误差（RMSE）最低达到2.610%,平均百分比误差（MAPE）最低达到2.114%;在航段密度预测方面,本研究模型的MAE、RSME、MAPE最低分别为0.129%、0.162%、2.112%;并实现了时空两个维度的船舶交通流预测。【结论】本研究模型成功实现对船舶交通流脆弱性的识别和最薄弱航段的确定,具有高效的预测性能,能够精准并快速地预测船舶交通流,可为船舶通航安... 相似文献
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城市暴雨内涝模拟模型优化与精度验证 总被引：2，自引：0，他引：2
本文采用“Vegetation-Impervious Surface-Soil”模型和线性光谱混合分解方法,获取像元中不透水面、植被、土壤覆盖信息,用于计算SCS模型产流参数综合CN（Curve Number）值;基于土地利用类型,采用经验值与数值实验逐步求精相结合的方法,确定水动力汇流模型参数曼宁系数,并用实测积水数据验证两次参数修正的模拟效果。以上海中心城区为例进行验证,研究结果表明：①将采用V-I-S模型得到的不透水面、植被、土壤信息设定CN值,能够降低积水分布的极值化现象,提高SCS产流模型产流量和产流分布精度;②采用经验法和数值模拟逐步求精法,按土地利用类型设定曼宁系数,使各时段最大积水深度高于原模型,说明曼宁系数是汇流模型的敏感参数。 相似文献
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提出一种改进的集总平均经验模态分解与自回归移动平均模型组合的残差修正模型,并利用2015年不同经纬度同一时段以及相同经纬度不同时段IGS提供的电离层电子总量数据,用3种模型对5 d内的数据进行预测。结果表明,改进模型5 d 内的平均相对精度为96%,而EMD-ARMA模型及ARMA模型分别为94.5%、93%。 相似文献
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人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比 总被引：1，自引：0，他引：1
机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP（Back Propagation）人工神经网络模型和CART（Classification and Regression Tree）决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。 相似文献
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由于重点跟踪人员（疑犯）的社会活动监控数据可获取性差,难以直接反映疑犯的社会活动时空模式,降低了案情分析和犯罪风险预测的有效性。为此,本文提出了融合犯罪记录的位置预测（Crime Records enhanced Location Prediction,CReLP）模型,将疑犯犯罪记录信息融入协同过滤算法,预测疑犯在未来对任意位置的访问频度。该方法利用张量（Tensor）表达疑犯在不同时段和位置上的访问频度,基于疑犯的犯罪事件数据构建疑犯时空关联度矩阵,利用该矩阵约束正则化的张量分解（Tensor Decomposition）过程,以解算出张量中的缺失值,进而获得各疑犯的潜在时空分布模式。实验采用包含了241个疑犯、1.9万个位置记录的真实疑犯位置数据集进行了模型测试,结果表明本文方法在均方根误差和 top-k 最小搜寻距离2个指标上都超过其他Baseline方法32%~63%和14%~26%,大幅提高了位置时空预测的有效性和健壮性。 相似文献
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基于手机定位数据的城市人口分布近实时预测 总被引：3，自引：0，他引：3
精细时空尺度下城市人口分布的近实时预测可为优化公共资源配置、协助城市交通诱导、制定公共安全应急预案、探索城市居民活动规律等提供重要科学依据。本文采用城市手机定位数据,基于时间序列分析方法,分别建立参数预测模型和非参数预测模型,对精细尺度下的城市人口空间分布开展近实时预测。预测结果表明,基于时间序列分析方法的预测模型可为精细尺度下的城市人口分布近实时预测提供方法支持;在本文实验条件下,从人口规模、时空分布、多时间尺度、特殊事件等多个角度评估模型精度,非参数预测模型其预测误差均小于参数预测模型,且预测结果更为稳定。 相似文献
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研究华为P40手机终端北斗三频观测数据质量及噪声特性,通过与测量型接收机对比分析发现,P40手机海思芯片具有较好的北斗三号信号捕获能力,B1I、 B1C和B2a三频信号信噪比略低于测量型天线,且3个频点均存在与终端芯片相关的系统误差。外置天线零基线实验结果表明,P40手机海思芯片零基线定位精度达到mm级,伪距和载波相位噪声可达到测量接收机噪声精度水平,B2a伪距噪声优于0.5 m,3个频点的相位噪声均优于2 mm。 相似文献
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城市人群聚集消散时空模式探索分析——以深圳市为例 总被引：2，自引：0，他引：2
城市中人群的移动是带有目的性的,城市空间结构功能也存在差异,导致人群在城市中出现聚集或消散的现象,而且该现象会随着时间不断变化。本文基于海量的手机位置数据,以深圳市为例,采用自相关分析识别出城市中人群聚集与消散的区域,然后将这些区域一天中人群聚散组合成时间序列矩阵,采用自组织图聚类方法（SOM）进行聚类得到9种典型的人群聚集、消散时空模式,结合土地利用现状数据,分析解释了每种聚散模式最可能出现的土地利用组合。该研究从聚集和消散的角度探索了城市人群移动的时空模式,进一步帮助理解城市不同区域人群的移动模式以及与城市空间结构功能之间的关系,对城市规划、交通管理具有参考和指导意义。 相似文献
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手机的普及使手机定位数据成为分析个体时空行为特征的新兴重要数据源之一,并被逐渐应用到人口管理、城市规划、交通分析和流行病防控等众多领域的研究中。从手机定位数据中识别个体的停留区域是众多基于手机定位数据研究的重要基础环节。然而,当前常用的手机定位数据定位精度相对较低,且往往存在定位震荡和定位漂移导致的数据噪声,这些因素增加了从手机定位数据中识别停留区域的难度。为了提高从手机定位数据中识别个体停留区域的准确性,本研究结合个体行为的时空连续性,提出了一种基于滑动窗口的增长聚类算法。实验结果显示,相较常用的ST-DBSCAN算法和SMoT算法,对于采样时间间隔稀疏的手机定位数据,本研究提出的滑动窗口聚类算法在准确率方面的提升幅度最大可以达到35%。由于隐私问题,当前研究和应用中使用的大规模手机定位数据集中的时间分辨率往往较低,因此,本研究提出的滑动窗口聚类算法具有较为广泛的应用场景,可增强基于手机用户停留区域的众多研究结果的可靠性,为手机定位数据的广泛合理应用提供关键技术支撑。 相似文献
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近年来大数据在交通分析中被广泛关注,但目前多以可视化展示和现象空间分析描述为主,缺乏基于大数据的交通数量模型和模拟预测研究,成为大数据技术在交通规划中应用的主要技术障碍。本文基于交通与土地利用之间的交互作用关系,构建区位空间依赖因子（(Location-space Dependence Indicator, LSDI）,对传统重力模型进行改进,提出大数据城市通勤分布模型。以北京市为例,采用某运营商2017年9月的手机信令大数据,进行模型的应用和校验。模拟结果显示,在出行产生预测中,通勤人口与常住人口表现出良好的线性关系;在出行分布预测中,基于区位空间依赖因子的修正重力模型综合表现最优,在通勤OD分布中实现了低估现象的优化,在OD数量发生率中拟合优度达到0.85。本研究为大数据城市交通预测模型研发提供了新的技术方法,对于推动大数据在交通规划中的应用具有一定价值。 相似文献
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阴影匹配算法可在城市峡谷中较好地提高移动终端GNSS定位精度,但是传统阴影匹配算法中用于判断卫星可见性的信噪比阈值为固定单一阈值,无法保证所有卫星可见性的判断正确,从而影响定位精度。针对以上情况提出基于动态阈值的阴影匹配算法,使每颗卫星的判断阈值随卫星几何可见性和信噪比可见性相互校正而改变。通过对手机GNSS原始定位结果及卡尔曼滤波后的定位结果进行两种阴影匹配算法计算及对比分析,结果表明,动态阈值法相对于单一阈值法平均点位误差在标准单点定位时可降低约15.1%,在卡尔曼滤波后可降低22.4%,定位精度均得到提升。 相似文献
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手机通话位置数据已经成为全球范围内广泛使用的人类活动研究数据,其为高时空分辨率的人口分布估计提供了一种新的途径。然而,手机通话位置数据具有不规则稀疏采样的特点,其反映出的人口分布可能具有一定误差。本研究以深圳市为例,首次结合24 h连续定位的手机信令数据,分别从时间和地理维度量化分析了使用手机通话位置数据估计24 h人口分布的偏差,同时探讨了剔除低频用户对上述偏差的影响。本研究揭示,在居民活跃时间段,使用通话用户的分布估计人口分布时,相对误差的中位数在25%~30%之间;城市内部的土地利用类型与通话用户人口估计偏差具有显著的关联;剔除低频用户会略微减小土地利用对人口分布偏差的影响。本研究成果可帮助理解手机通话位置数据在估计高时空分辨率人口分布上的局限性和适用性,为合理使用手机通话位置数据进行相关研究和应用提供科学依据。 相似文献