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个体位置预测在传染病精准防控、公共设施科学规划等应用中具有重要意义,既有位置预测算法主要侧重对个体纵向历史轨迹特征进行挖掘建模,从而实现位置预测,对横向相似性用户的规律特性考虑较少。因此,基于图卷积和长短期记忆模型（long short-term memory,LSTM）框架,提出顾及横向相似用户轨迹特征以及纵向历史规律性特征的个体位置预测算法。首先,构建用户轨迹相似性算法并筛选高相似度用户;然后,利用图卷积模型提取待预测用户相似高的用户轨迹特征;最后,利用LSTM框架提取历史轨迹特征,集成相似用户轨迹特征,从而实现个体位置预测。基于某市8万多个用户连续4个工作日的数据进行实验,结果表明,所提算法的准确率随预测时间步长增加而下降,而夜间预测准确率明显高于白天,但相比于既有模型均有10%以上提高;以15 min为预测时间步长时,模型准确率达80.45%。 相似文献
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一种基于模糊长短期神经网络的移动对象轨迹预测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
预测移动对象未来某时刻位置能够为城市规划与管理、城市公共安全、城市应急指挥等提供重要的决策依据,也可为个性化信息推荐、广告定投等基于位置的服务应用提供技术支持。已有预测算法多采用固定格网剖分,位置相近轨迹点常被划分至不同格网,使得潜在轨迹模式被忽略,降低了预测精度。此外,已有预测模型不能有效学习到长序列轨迹有效信息,造成长期依赖问题。本文提出一种基于模糊长短时记忆神经网络（fuzzy long short term memory network,Fuzzy-LSTM）模型的移动对象轨迹预测算法,引入模糊轨迹概念解决固定格网剖分所导致的尖锐边界问题,并对传统LSTM进行改进,综合利用移动对象历史轨迹邻近性和周期性出行特征,提高移动对象轨迹位置预测精度。最后,采用某市10万用户连续15个工作日的移动通讯信令轨迹数据集对方法进行试验分析。结果表明,本文方法在30 min预测周期内的预测平均准确率达到83.98%,较经典的Naïve-LSTM预测模型和NLPMM预测模型分别提高了4.36%和6.95%。 相似文献
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利用手机话单数据分析城市个体居民移动活动的时间熵和空间熵特征,一方面探讨了从原始话单记录中进行出行识别的必要性,另一方面提出了一种考虑空间邻近性的轨迹近似熵特征分析方法。其中,出行识别可以克服手机定位数据采样频率较低的缺陷;近似熵分析方法具有强空间鲁棒性,可以减少因手机定位数据空间精度较低带来的影响。实证结果表明,城市居民出行活动既具有强烈的目的地选择倾向,同时也具有强烈的移动路径选择偏好。 相似文献
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共享单车的需求量预测对于共享单车企业的精细化运营十分重要,是解决单车区域供需平衡的前提。为精准预测共享单车需求量,本文首先分析了纽约Citi Bike 2017—2019年共享单车数据的时空特征,探究了共享单车出行的分布规律;其次,融合卷积神经网络的特征提取能力和双向长短期记忆网络的双向时序数据处理能力,构建了卷积双向长短时记忆网络CNN-BiLSTM模型;然后,结合出行数据、气象数据及单车时空出行特征,采用相关性分析法探究了单车需求量的显著影响因子,并作为模型输入特征,对模型进行训练,生成单车预测模型;最后,选取CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM作为对比模型,对CNN-BiLSTM预测模型效果进行评价。对比结果表明,CNN-BiLSTM模型的MAE和RMSE最小,分别为0.035和0.058;R2最大,为0.922,模型预测效果最佳。本文可为实际的共享单车调度与再分配提供参考依据。 相似文献
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关联出行研究是城市规划、交通出行、传染病防控、犯罪侦查等领域的研究热点,尤其当出行个体带有接头、等待等主观意图的前提下,如何有效识别其关联行为,是当前时空认知领域的难点。本文以犯罪时空轨迹为研究对象,首先分析了现有出行轨迹描述方法的不足,兼顾了出行轨迹的细节点特征和完整线特征,提出了顾及"点-线"特征的出行轨迹描述模型。然后,在此基础上,基于时空拓扑关系提出关联出行的轨迹判别方法,能描述"接头、等待、共处、同行"4种基本的关联出行轨迹模式,并可进一步区分19种不同的关联出行子类型。最后,通过试验对比,验证了该方法的有效性。 相似文献
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大数据驱动的人类移动模式和模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
大数据时代的到来使得基于个体粒度的海量时空轨迹获取人类移动模式成为可能。来自不同领域的学者基于手机通话数据、公交卡刷卡记录、社交网站签到数据、出租车轨迹、银行刷卡记录等进行了人类移动模式的研究,这些研究丰富了地理信息系统的时空分析方法,为从个体角度审视人与地理环境之间的交互关系提供了一个新视角,并可以应用于交通、公共卫生等领域。总结了基于大数据的人类移动模式研究流程,归纳了人类移动模式的基本度量方法,探讨了解释所观测移动模式的模型构建方法,指出了地理环境对于移动模型建立的影响。 相似文献
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融合Markov与多类机器学习模型的个体出行位置预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(6)
随着城市化的发展,人们出行的方式逐渐多样化,对人类行为的深入理解以及对个体出行行为的建模预测有助于解释若干复杂的社会经济现象,且在基于位置的服务、交通规划、公共安全等方面具有重要价值。个体出行行为预测建立在深入理解人类活动特性的基础上,而在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分。首先基于上网行为特征,融合马尔可夫(Markov)模型和多类机器学习模型,构建了个体出行位置预测模型,该模型使用了基于频率分布图的自适应融合规则,融合了传统的Markov模型和机器学习多分类模型的结果进行个体出行位置预测;然后利用手机数据、上网流量数据、兴趣点数据及天气等多源数据进行个体出行位置预测实验。实验结果表明,该模型的第1个和前3个预测结果中包括正确结果的准确率分别为74.59%、94.19%,均优于基础模型的准确率和利用投票法融合规则融合基础模型的准确率,且预测时间粒度为30 min时,该模型的预测效果较好。 相似文献
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受季节降雨波动和邻近点位的牵引作用影响,滑坡位移呈阶梯状变化趋势。为有效预测该类滑坡的位移,本文提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络位移预测模型。首先,建立滑坡监测累计位移时间序列模型,将滑坡累计位移分解为趋势项和周期项;然后,分析滑坡因子与趋势项及周期项的相关性,采用多项式回归对趋势项进行拟合,通过基于注意力机制的Bi-LSTM对周期项进行预测。试验结果表明:基于注意力机制的Bi-LSTM预测模型具有稳健的泛化能力,能有效捕获不同时序数据间的相关性;预测结果精度平均绝对误差为0.088 mm,平均均方误差为0.042 mm,相比常规的长短时记忆(LSTM)神经网络模型,本文方法的预测结果精度更高。 相似文献
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基于路径预测的不确定性推理组合地图匹配算法 总被引：1，自引：0，他引：1
地图匹配是车辆导航系统中的重要组成部分。本文在简要介绍相关地图匹配算法和总结前期研究的基础上,提出了一种新的基于预测的不确定性推理组合地图匹配算法。该方法首先利用云模型这样一种处理定性与定量间不确定转换的工具,通过对当前信息的不确定性推理,计算定位点相对于候选道路的匹配可信度。之后,利用隐马尔科夫模型预测驾驶员出行路径及目的地,通过对模型中的观察值函数重新设定,将路径预测信息与当前地图匹配算法结合,构建组合地图匹配算法。同时,采用学习算法更新模型中的信息。最后,通过仿真实例证明了该组合算法的有效性,结果表明：该方法能够预测驾驶员行驶路径,起到预匹配的作用,提高了地图匹配算法的精度与实时性。 相似文献
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利用浮动车GNSS轨迹数据可以实时获取和预测城市交通状态,且覆盖范围广、部署成本低,对自动驾驶路线决策、交通拥堵治理具有重要的支撑作用.现阶段,利用浮动车GNSS轨迹数据预测的信息仅包含路段上的交通速度、状态,而忽略了交叉口内不同行驶方向上的交通流差异;且交通信息准确性受到GNSS采样频率的限制.本文提出一种基于图卷积网络和低频GNSS轨迹数据的转向级交通预测方法:首先,顾及轨迹点间车辆运动模式提出一种排队起始点估计模型;然后,基于对偶图理论构建转向连通关系的图结构;最后,基于图卷积网络提出一种顾及转向时空模式的交通预测模型.试验结果显示,本文方法能准确地获取和预测转向级交通速度、排队长度信息,交通预测准确性全面优于基准方法. 相似文献
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快速城市化背景下,个体移动行为变得复杂多元,人类活动对于城市结构的影响和约束越来越大,产生了一系列人与城市互动过程中的问题.人的活动与移动如何改变城市结构以及如何被城市结构限制仍然缺乏有效的研究.论文利用城市时空大数据,以"活动—行为—结构"3个维度构建个体出行模式与城市空间结构交互的框架模型,研究个体的移动与活动模式,其与城市空间结构的交互影响机制. 相似文献
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众源车辆轨迹数据隐含最新的道路分布信息,研究利用轨迹数据提取道路特征有益于基础路网数据的快速建库与更新。道路网由交叉口和连接交叉口的道路线构成,其中交叉口特征识别是整个道路网生成的关键。由于缺乏精细的交叉口识别模型,轨迹数据生成的道路网容易出现路口遗漏、结构失真等现象。针对这一问题,本文提出一种利用轨迹数据提取道路交叉口的方法。首先,分析车辆在交叉口与非交叉口区域移动轨迹几何形态及隐含动力学特征的变化情形;然后,利用决策树方法构建轨迹片段分类模型,并结合移动开窗式的轨迹线剖分模型建立交叉口区域变道轨迹片段提取方法;最后,依据Hausdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类,并提取中心线获得完整的道路交叉口结构。采用真实的车辆轨迹线作为测试数据,验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
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预测疑犯的社会活动行踪，对案件嫌疑人的排查以及犯罪行为的主动预防具有重大意义。当前研究主要依据疑犯的历史系列作案位置预测其住址或未来犯罪位置，缺少对其复杂社会活动位置的转移过程进行建模，也没有考虑位置数据稀疏性对预测性能产生的影响。为此，提出了融合时空语义的位置时空预测（spa-tio-temporal semantics location prediction，SSLP）模型。首先，利用疑犯在不同语义时段和语义位置上的分布邻近性提取目标疑犯的相似疑犯群体；其次，结合该群体的轨迹数据和位置语义信息，基于核密度平滑方法估算出涉及未记录位置的转移频次及其时态访问概率；最后，采用贝叶斯模型实现疑犯个体的时空预测。实验结果表明，基于W市2013年1月至6月间158名疑犯的17 539个位置记录数据，SSLP模型在top-k距离偏离度和top-k精确率上优于其他流行方法40%~50%，对疑犯位置数据稀疏性具有优异的适应能力。 相似文献
15.
轨迹数据处理与分析是目前空间信息和数据库等相关领域的研究热点之一。本文从Stop-Move轨迹模型出发,通过集成地理空间上下文信息来建模轨迹数据,并研究轨迹时空模式的查询处理技术。首先分析Stop/Move对象与点/线/面地理空间要素之间的时空关联关系,据此提出显式表达该关联语义的地理关联轨迹模型,在此基础上利用关系-对象数据库技术,为地理关联轨迹模型设计独立于应用的关系模式,接着定义轨迹时空模式查询,并提出基于地理关联轨迹关系模式的SQL处理框架,最后以典型性检索请求为例,讨论分析位置-时间、位置-顺序和位置-关系等三类轨迹时空模式查询的纯SQL处理技术,并以样例轨迹数据验证了本文方法的可行性。 相似文献
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定位技术的广泛应用带来了铺天盖地的移动数据,为诸如时空查询和数据挖掘等各种时空的研究及应用提供了重要素材,使得对于轨迹数据的研究成为当前的一个热点。当前,无论是对于原始轨迹数据的研究,还是对语义化轨迹数据的研究,都较少考虑轨迹移动过程中所潜藏的拓扑不变量。本文提出二维空间上基于关键点的轨迹-区域拓扑过程模型,以矩阵描述轨迹与区域的14种基本点集拓扑交叠类型,既而组织交叠序列描述轨迹和区域对象间的拓扑关联关系。模型不仅描述了轨迹与区域之间的拓扑不变量,而且结合轨迹特有行为的语义关联模型,描述轨迹相对区域的复杂拓扑过程。同时,本文还以模型中相邻两次交叠的相接交叠模式,探讨了区域间拓扑关系对于轨迹移动描述的约束。 相似文献
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《测绘文摘》2011,(1):79-83
CH20110535基于路径预测的不确定性推理组合地图匹配算法=A Driver Route Prediction Based Map-matching AlgorithmIntegrating Uncertain Reasoning/唐进君,刘芳(内蒙古农业大学能源与交通工程学院)∥测绘学报.-2010,39(5).-546~550提出一种新的基于预测的不确定性推理组合地图匹配算法。该方法首先利用云模型这样一种处理定性与定量间不确定转换的工具,通过对当前信息的不确定性推理,计算定位点相对于候选道路的匹配可信度。之后,利用隐马尔科夫模型预测驾驶员出行路径及目的地,通过对模型中的观察值函数重新设定,将路径预测信息与当前地图 相似文献
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针对InSAR在数据处理过程中存在对流层延迟误差、解缠误差及处理大范围区域数据需要消耗大量时间和磁盘空间的问题，本文首先利用LiCSBAS和GACOS产品对2016年9月16日至2021年5月5日昆明市134景Sentinel-1升降轨影像进行数据处理，获取昆明市主城区沉降信息，在此基础上得到5个典型地表沉降区并分析其时空分布特征；然后利用深度森林和长短期记忆网络模型进行时序值的预测，引入绝对误差(ε)、均方根误差(RMSE)、纳什系数(NSE)对模型进行评价，深度森林和长短期记忆模型得到的ε均在4 mm以内，RMSE值分别为0.70和3.01,NSE值分别为0.92和0.81。结果表明，深度森林预测模型效果较好，联合LiCSBAS和机器学习模型的城市地表监测和预测的方法可以为今后开展地面沉降监测和灾害预警提供参考。 相似文献
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城市人群的出行特征通过车辆轨迹数据隐含的行为信息可以体现,但传统的单维度模型将不再适用于轨迹数据隐含的多维信息的挖掘.本文将海口市中心城区根据路网划分区域,使用能够挖掘多维信息的非负稀疏约束下张量分解基于"滴滴出行"轨迹数据,从时空维度挖掘居民出行规律并进行区域功能特征识别.结果表明:居民出行时间符合工作日,休息日的早... 相似文献
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手绘军队标号识别是基于草图的战场态势表达的重要组成部分.针对现有的草图特征手工提取方法费时费力,以及依靠数据驱动的深度学习方法泛化能力受到训练数据多样化制约的问题,提出一种注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法.首先构建了特征提取模型Sketch-Net,实现手绘军队标号特征的初步提取;然后引入注意力机制模块,分别捕获特征在通道和空间位置中的依赖关系,增强模型提取特征信息的有效性.结果表明,提出的方法在建立的军队标号数据集上的识别正确率达到95.75％,能有效应用于手绘军队标号的识别. 相似文献