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综合馆
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
  • 摘要

    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.

  • 作者

    陈浩  许长辉  张晓平  王静  宋现锋  CHEN Hao  XU Chang-hui  ZHANG Xiao-ping  WANG Jing  SONG Xian-feng 

  • 作者单位

    中国科学院大学,北京,100049/中国测绘科学研究院,北京,100830/中国科学院大学,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101/中国科学院光电研究院,北京,100094

  • 刊期

    2019年3期 ISTIC PKU CSSCI

  • 关键词

    手机数据  移动轨迹  地图匹配  隐马尔科夫模型  动态规划 

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3.214.224.224