现如今,城市计算相关主题已渐渐成为出租车轨迹数据挖掘领域的热点话题,如何利用城市中产生的大规模数据来辅助决策、应对城市化进程中出现的各种挑战是未来值得继续深入探索的方向。 5 研究展望 出租车轨迹数据是城市交通状态、城市结构规划及人口流动规律的数据映射,通过挖掘出租车轨迹数据可以改善城市交通服务、优化城市规划...
文献[60]从社会动态、交通动态和行为动态3方面来对出租车轨迹研究进行分析总结;文献[61]以城市计算为出发点,综述出租车轨迹数据在城市感知和规划方面的应用;文献[62]总结了出租车轨迹数据在交通状态分析、运营管理及支持和路径规划及预测等智能交通方面的研究。这些研究综述的角度有所不同,各有侧重。本文综述研究的重...
轨迹数据预处理是轨迹数据挖掘的基础步骤,主要包括数据清洗、数据压缩和数据插值等操作,目的是提高数据的质量和处理效率;轨迹模式挖掘是通过分析轨迹数据,发现其中的规律和模式,如频繁模式、周期模式等;轨迹相似性分析是通过计算轨迹之间的相似度,识别出相似的轨迹,常用的方法有动态时间规整(DTW)、编辑距离等;轨迹聚类分析...
基于轨迹数据挖掘的城市语义图谱构建方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于轨迹数据挖掘的城市语义图谱构建方法说明:本发明属于轨迹计算技术领域,具体为一种基于轨迹数据挖掘的城市语义图谱构建方法。本发明包括:预处...专利查询请上爱企查
轨迹数据包含了关于个体行为和移动模式的重要信息,可以广泛应用于交通规划、城市管理、犯罪研究、商业决策等领域。轨迹分析与轨迹数据挖掘是从轨迹数据中提取有意义的知识和信息的过程,具有重要的理论和实践意义。 在轨迹分析与轨迹数据挖掘中,首先需要对轨迹数据进行预处理,包括轨迹数据的采集、数据清洗和轨迹数据的压缩等...
随着移动设备和GPS技术的普及,轨迹数据的获取变得越来越容易。这些轨迹数据包含了移动对象在时空中的移动轨迹信息,它们的应用广泛,如交通管理、城市规划、人群流动分析等。然而,大规模的轨迹数据产生了数据量的爆炸性增长,如何高效地存储、管理和查询轨迹数据成为一个重要的问题。本文将介绍时空数据库中的轨迹数据挖掘与查...
因此,时空轨迹数据分析在学术界和工业界得到了大量的研究,并成为数据挖掘领域的一个重要新兴分支,其中包括了时空轨迹挖掘中的微观应用(如位置预测、轨迹深度理解和路径规划)和宏观应用(如交通状况预测和城市计算)。 1. 位置预测 常见的位置预测包括下一个位置预测、终点预测以及兴趣点推荐。
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,它通过计算支持度和置信度来发现频繁项集和关联规则。 二、人流预测算法的研究与应用 人流预测是基于历史轨迹数据和其他相关数据,来预测未来某一地点的人流量。人流预测算法在城市交通、旅游规划、商业决策等领域具有重要的应用价值。下面将介绍一些常用的人流预测算法。 1. 基于...
目前国内是微软亚洲研究院的郑宇博士在做,你可以去他的个人主页去看看。关于智慧城市的交通部分。城市计算 - Microsoft Research 现行行人轨迹预测模型很多基于上帝视角,那第一视角是否也能适用? AIandR艾尔 通往AGI(通用人工智能领域)的高速公路 Autonomous Vehicles - 自动驾驶1.【Autonomous Vehicles】Class-balanced ...
这可以帮助城市规划者和交通管理者更好地制定相应的策略和措施。 然而,轨迹数据挖掘与分析也面临一些挑战和问题。首先,轨迹数据的采集和处理需要大量的计算和存储资源。其次,轨迹数据包含个人的隐私信息,需要进行合理的脱敏和保护。此外,轨迹数据的质量也对挖掘和分析的结果产生影响。 总结而言,轨迹数据挖掘与分析是一个...