出行者出行信息語義挖掘.pdf

1、近年來，隨著城市人口數量的增加，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。目前，居民出行信息主要來源于居民出行問卷調查，該方法存在耗時長、投入大、獲取的信息不準確等問題。
　　隨著手機、無線電技術、GPS(Global Positioning System)以及GIS等技術的發(fā)展，快速準確地收集大量居民出行數據已成為可能。基于 GPS

2、的出行者出行信息語義挖掘法應運而生。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預測三個方面進行研究，具體內容如下：
　　（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化為可直接進行識別與認知的停留位置和移動。本文將地理信息系統與出行軌跡相結合，在基于密度的軌跡點聚類DBSCAN算法相關理論的基礎上，對其一些相關變量進行改變，形成新的改進的DBSCAN算法，對出行者出行軌

3、跡進行識別，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
　　本文結合地理學信息，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與分析。從微觀層次上對軌跡進行深度剖析與研究，挖掘其隱藏的內在信息，識別出其中的子停留，并對子停留的特征參數進行數值量化，結合在大量統計基礎上建立起的k-base，確定子停留的類型，從而