随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务(LocationBasedServices,LBS)等技术的发展,轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下,轨迹数据分析的关注度得到持续攀升,它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式,从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径...
本书相关内容受到国家自然科学基金面上项目“大规模轨迹数据的地理空间关联解译及分析挖掘”(项目批准号:41471374)的资助,该项目主要基于Spaccapietra等提出的轨迹Stop/Move模型思想,从轨迹–线、轨迹–面和轨迹–要素三个方向进行了建模研究。通过考虑轨迹在移动过程中的关键点,如起止点、停留点、相交点等,分别提出了...
随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务(LocationBasedServices,LBS)等技术的发展,轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下,轨迹数据分析的关注度得到持续攀升,它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式,从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径...
主要有CNORM,ZIP,LOGIT;ORDER为多项式(0-3);START为参数初始值;WEIGHT为权重;RISK为混杂因素;REFGROUP为参照组;TCOV为指定时变协变量;PLOTTCOV为时变协变量值来计算群轨迹;RORDER为随机生长曲线参数。
图 传统的纵向数据分析模型适用条件比较 (上述方法会在后续教程一一更新) 二、组轨迹模型介绍 组轨迹模型(Group-based trajectory modelling, GBTM) 又叫潜类别增长模型(LCGM)。Nagin于1999年对该方法进行了介绍,并随后将其定义为:有限混合模型的应用,使用轨迹组作为统计工具,用于近似人口成员的未知轨迹。轨迹组被定义...
4.2 轨迹数据分析 我们使用Spark分布式内存分析引擎对大量的轨迹数据进行分析。同时,在该解决方案中,以OID来唯一标识产生轨迹的主体(人)。 首先,需要将整个空间范围划分成等大的空间网格,将每条轨迹投影到与其相交的空间网格内,得到OID在空间网格内的分布信息,如图4所示, (OID,GridId, EnterTime,LeaveTime)表示OID在...
轨迹数据是指车辆、行人或其他移动对象在一段时间内的位置数据信息,通过对轨迹数据进行分析,可以揭示交通行为、评估交通状况、优化交通流等,为城市交通规划提供科学依据和决策支持。 首先,轨迹数据分析可以帮助城市交通规划者了解交通出行需求。通过收集和分析市民的轨迹数据,可以了解人们的出行目的、出行方式、出行时段等...
篮球运动轨迹数据分析图可以通过收集运动员的位置信息、使用数据可视化工具、结合统计分析方法来完成。其中,收集运动员的位置信息是关键,可以使用GPS技术、摄像头捕捉和传感器等设备进行数据采集。GPS技术可以实时捕捉运动员在球场上的位置变化,摄像头捕捉则可以通过计算机视觉技术进行图像识别和数据提取,传感器则是通过嵌入运动...
一、轨迹数据的基础 轨迹数据是一条记录一个人或物体运动历程的时间序列数据,通常有经度、纬度、高度、速度、方向、时间等信息。地理信息(Geographic Information, GI)技术和全球定位系统(GPS)的应用大大方便了轨迹数据的采集和处理。人们可以通过智能手机、蓝牙、Wi-Fi、传感器等多种手段获取轨迹数据。 轨迹数据分析可...
1.1 轨迹与轨迹数据分析概述[1-3] 在移动互联网、卫星定位、LBS等技术高速发展的背景下,海量轨迹数据被记录下来。轨迹数据是时序数据的典型分支,描述了移动对象所处位置或状态随时间变化的情况,是移动对象时空规律挖掘、行为模式分析等的主要数据来源。目录 上一章 下一章首页...