出行者出行信息語義挖掘.pdf

1、近年來，隨著城市人口數(shù)量的增加，城市交通管理與規(guī)劃面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。城市居民的出行活動作為城市交通組成的要素之一是交通規(guī)劃、交通管理以及居民出行行為研究的重要參考依據(jù)。目前，居民出行信息主要來源于居民出行問卷調(diào)查，該方法存在耗時(shí)長、投入大、獲取的信息不準(zhǔn)確等問題。
　　隨著手機(jī)、無線電技術(shù)、GPS(Global Positioning System)以及GIS等技術(shù)的發(fā)展，快速準(zhǔn)確地收集大量居民出行數(shù)據(jù)已成為可能。基于 GPS

2、的出行者出行信息語義挖掘法應(yīng)運(yùn)而生。本文對出行者出行信息的語義挖掘研究主要從行程識別、出行目的推斷和出行下一停留點(diǎn)預(yù)測三個(gè)方面進(jìn)行研究，具體內(nèi)容如下：
　　（1）行程識別
　　行程識別的目的就是要將沒有直觀語義信息的軌跡轉(zhuǎn)化為可直接進(jìn)行識別與認(rèn)知的停留位置和移動。本文將地理信息系統(tǒng)與出行軌跡相結(jié)合，在基于密度的軌跡點(diǎn)聚類DBSCAN算法相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，對其一些相關(guān)變量進(jìn)行改變，形成新的改進(jìn)的DBSCAN算法，對出行者出行軌

3、跡進(jìn)行識別，獲得軌跡中速度較低的區(qū)域；將獲得的低速度區(qū)域與 GIS地圖相匹配，作進(jìn)一步的停留判斷，完成行程識別。
　?。?）基于兩級空間尺度的出行目的推斷
　　本文結(jié)合地理學(xué)信息，引入多級空間尺度概念，將出行軌跡分別在宏觀尺度與微觀尺度下展現(xiàn)與分析。從微觀層次上對軌跡進(jìn)行深度剖析與研究，挖掘其隱藏的內(nèi)在信息，識別出其中的子停留，并對子停留的特征參數(shù)進(jìn)行數(shù)值量化，結(jié)合在大量統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上建立起的k-base，確定子停留的類型，從而