基于大規(guī)模出租車軌跡的移動感知計算研究.pdf

1、移動感知計算是感知計算的熱點，它是指借助移動感知設備，采集個體與群體的移動數據，分析個體、群體、區(qū)域與環(huán)境的活動與變化。它的主要特征是移動性，即感知伴隨移動的發(fā)生，并且通過移動設備實現;并且大規(guī)模位置與軌跡數據是移動感知計算的重要數據之一。這些數據記錄人類行為活動的足跡，反映個體、群體、區(qū)域與環(huán)境變化的豐富信息。
　　本論文圍繞個體服務、群體行為以及區(qū)域動態(tài)三個問題，使用大規(guī)模移動軌跡數據，研究個體候車時間預測，群體事件感知，以及

2、區(qū)域社會功能識別。我們分析與挖掘出租車軌跡數據，揭示軌跡、行為、與社會活動的內在關系，本文的主要工作如下:
　　(1)個體服務:候車時間預測
　　在個體服務方面，我們的以乘客候車時間預測為代表，提出針對不同時間段不同地點分別預測多個乘客競爭時的等候時間。預測候車時間有助于緩解乘客的不安，提前做好行程安排，決定是否選擇出租車作為交通工具。我們提出了非時齊泊松過程對乘客和出租車到達進行建模，據此構造等候隊列建模多個乘客等候出租車

3、的競爭行為。特別地，針對乘客到達數據缺失問題，我們使用乘客載客事件的發(fā)生過程來近似乘客到達過程。本文使用大規(guī)模出租車數據驗證模型的正確性，實驗結果表明模型評價預測誤差為3分鐘。
　　(2)群體行為:社會事件分析
　　在群體行為方面，我們的貢獻在于使用移動軌跡分析與檢測社會事件的發(fā)生并評估社會事件的影響。社會事件是指由一群人參與的事件，是參與事件的人的個體行為集合在宏觀層次的表現。我們使用出租車軌跡數據中乘客流量刻畫區(qū)域人群流

4、動動態(tài)，挖掘區(qū)域人群流動異常，檢測社會事件發(fā)生并評價社會事件的影響。本文提出的事件分析方法，不儀能夠準確檢測社會事件的發(fā)生時問與地點，還能使用參與事件的人流量來度量社會事件的規(guī)模大小，并且可以評價社會事件對城市交通的影響。
　　(3)區(qū)域:社會功能識別
　　在區(qū)域感知方面，我們首次提出了使用出租車軌跡數據來刻畫城市區(qū)域人群活動動態(tài)，識別區(qū)域社會功能。城市區(qū)域功能是城市區(qū)域的重要信息，它描述了城市土地的使用情況和城市區(qū)域建筑、