基于手机信令HMM轨迹映射的交通方式识别算法.docxVIP

基于手机信令HMM轨迹映射的交通方式识别算法

目录

1.内容简述................................................2

1.1研究背景.............................................3

1.2研究意义.............................................4

1.3文献综述.............................................5

1.4本文结构.............................................6

2.手机信令数据介绍........................................7

2.1数据来源.............................................8

2.2数据特征.............................................9

2.3数据预处理..........................................10

3.基于HMM的轨迹映射方法..................................12

4.交通方式识别算法设计...................................13

4.1问题描述............................................14

4.2算法原理............................................15

4.3算法流程图..........................................16

4.4关键技术解析........................................17

5.实验设计与结果分析.....................................19

5.1实验数据集..........................................20

5.2实验设置............................................21

5.3对比方法............................................23

5.4实验结果与分析......................................24

5.5算法验证与讨论......................................25

6.应用场景与案例分析.....................................27

6.1实例介绍............................................29

6.2算法应用............................................30

6.3案例结果与讨论......................................31

7.结论与未来工作.........................................32

7.1研究总结............................................34

7.2创新点..............................................35

7.3存在问题与不足......................................36

7.4未来研究方向........................................37

1.内容简述

本文档提出了结合手机信令数据与隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）的轨迹映射方法，以实现对个人交通方式的自动识别。该算法依托于位置大数据，旨在挖掘用户移动行为的模式和规律，并建立精确的移动状态转换模型。核心步骤包括：

数据收集与预处理：从手机信令系统收集个人位置数据，包括时间戳、坐标和位置更新频率等。预处理包括位置数据的去噪、分组和补全。

轨迹片段整理：根据位置数据的时序特性，整理成一系列连续的轨迹片段，为后续的HMM建模做准备。

HMM模型的建立与训练：用轨迹片段训练HMM模型，其中状态代表不同的交通模式（如步行、自行车、机动车等），状态转移概率和观测概率用来描述位