基于隐马尔科夫模型和动态规划的手机数据移动轨迹匹配

发布时间：2021-12-11 21:55

　　针对手机数据属性信息少、时空采样率较低、采样不均匀、定位精度低的特点,该文提出了一种基于隐马尔科夫模型和动态规划的移动轨迹匹配方法（HMM-DP4MT）。该方法通过设定搜索半径以提高计算效率;结合轨迹距离和方向信息计算发射概率,基于不同搜索半径和定位标准差的匹配结果确定参数最优值;利用Manhattan距离代替欧氏距离,建立了融合最短路径距离和道路等级的转移概率模型,分析了道路等级约束对匹配结果的影响;基于动态规划搜索移动轨迹在拓扑路网中的全局最大似然匹配路径。利用同步采集的手机数据和GPS轨迹数据进行验证,结果表明,模型在简单路网区域和较复杂路网区域的精确率和召回率均高于85%,在极端复杂路网的精确率和召回率略低,但仍高于75%,能够满足交通应用对用户移动路径精确度的需求。 

【文章来源】：地理与地理信息科学. 2019,35(03)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图１路径距离搜索起止点位置Ｆｉｇ．１Ｓｔａｒｔａｎｄｓｔｏｐｌｏｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｓｅａｒｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ点距离的度量方式主要有欧氏距离和Ｍａｎｈａｔ－

布拟合曲线Ｆｉｇ．６Ｈｉｓｔｏｇｒａｍａｎｄｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅｏｆｄｉｊ利用基于最短路径距离和引入道路等级后的转移概率两种方法进行匹配（图７），虚线和实线路段分别表示引入道路等级前后匹配出的移动路径。选取城市密集路网区域和稀疏路网区域进行分析。图７ａ用户自西向东沿一级道路移动过程中，第三、四个轨迹点距离主干道较远，导致未引入道路等级的匹配结果为在居民区绕行；图７ｂ用户沿高速公路行驶，图７转移概率结果对比Ｆｉｇ．７Ｍａｐｍａｔｃｈｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｓ第３期陈浩，许长辉，张晓平，等：基于隐马尔科夫模型和动态规划的手机数据移动轨迹匹配第５页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于手机位置信息的地图匹配算法[J]. 张鹏飞,申彦明.  计算机应用. 2015(S2)
[2]一种面向海量浮动车数据的地图匹配方法[J]. 王晓蒙,池天河,林晖,邵静,姚晓婧,杨丽娜.  地球信息科学学报. 2015(10)
[3]一种基于格网划分的浮动车数据自适应地图匹配方法研究[J]. 陶华超,马林兵,魏慧丽,周群.  地理与地理信息科学. 2015(03)
[4]基于手机基站数据的混合地图匹配算法研究[J]. 何兆成,陈展球,范秋明,褚俊飞.  交通运输系统工程与信息. 2014(03)
[5]一种适用于手机基站定位的地图匹配方法[J]. 万家欢,万玮,陈秀万,文学,罗鹏.  测绘科学. 2014(01)
[6]基于手机基站数据的城市交通流量模拟[J]. 吴健生,黄力,刘瑜,彭建,李卫锋,高松,康朝贵.  地理学报. 2012(12)



本文编号：3535467