基于改进的BiLSTM目的地位置预测技术研究

发布时间：2020-05-29 19:30

【摘要】：近年来,随着导航定位技术的广泛运用使得研究目标轨迹运动趋势成为可能。根据目标历史轨迹进行目的地预测,在城市资源(出租车、共享单车等)调度和广告精准投放等领域发挥着关键作用。在大量可获取的轨迹数据驱动下,目的地预测一直是人们研究的热点。当前针对目的地预测主要采用Markov模型、频繁模式挖掘等传统方法。同时随之机器学习的广泛发展,基于Adaboost、MLP、LSTM等算法也得到广泛地应用,并取得了较好的研究成果。但目前研究成果普遍存在预测效果受数据稀疏性影响严重、模型对长轨迹序列依赖学习不充分以及轨迹内部蕴含的时空信息也不能有效挖掘等问题,因此有效地根据历史轨迹预测终点问题仍然具有很大挑战。深度学习在近年来的广泛发展,尤其是循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)能够对序列数据建模,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。这些优势使得RNN能够很自然地运用到序列信息建模领域,并取得了不俗的成果。本文结合国内外位置预测的研究现状,提出了一种基于深度学习并融合时空信息的目的地预测技术。该技术在轨迹预处理的基础上,首先提取轨迹的元数据特征和时空因素矩阵,之后采用编解码的方式来预测轨迹的终点位置。其中编码部分采用一个双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)来对轨迹的序列特征进行学习,并在学习过程中引入时空影响因素,解码部分采用多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)模型,将编码部分输出向量与轨迹的属性特征向量一起作为输入,来挖掘轨迹序列的深层特征。同时为提高模型学习效率,对属性特征内所蕴含的高维向量采用Word2vector算法进行降维。本文根据上述算法在真实出租车数据集进行仿真测试。试验结果表明,该模型的目的地预测误差达到2.53,其中dis@5指标下的预测误差可达到2.44,相比于标准循环网络和BiLSTM模型预测精度分别提升了约13%和10%,取得了较好的预测效果,也表明本文所提出的基于改进的BiLSTM目的地位置预测算法具备较高的可行性和有效性。
【图文】：

决定性作用。以下分别对相关轨迹预处理方法进行详细描述。逡逑２．１．１轨迹过滤逡逑在轨迹采集中，存在一些偏离当前轨迹的噪声点，，如图２－１中的Ｐ４、Ｐ７、Ｐ８逡逑等。由这些噪声点引起的误差明显会影响后续模型学习。本文需要对类似噪声点逡逑进行过滤操作，以下分别对常用的几种滤波方法进行介绍。逡逑Ｐ４逦Ｐ８逡逑Ａ逦Ｋ逡逑／邋、逦１邋、逡逑／逦＇邋Ｐ６邋１逦＾逦？逡逑＾逦；邋Ｐ７逡逑、、丨逡逑ｔ！逡逑ｐｖ逡逑图２－１包含噪声点ＧＰＳ轨迹示例逡逑７逡逑

每一层作为全连接层连入到下一层。这样除了输入层，每个节点都是一逡逑个包含非线性激活函数的神经元（或称计算单元）。ＭＬＰ是感知器的推广，极大逡逑解决了感知器对线性不可分数据上识别的缺陷。通常一个ＭＬＰ模型结构如图２－逡逑３所示：逡逑１４逡逑
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P228.4

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本文编号：2687384