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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于手机信令数据和Mix‑Markov模型的出行路径提取方法。首先对手机信令数据进行“降噪”预处理，结合基于时空信息的DBSCAN聚类算法，确定有效轨迹点；然后根据隐马尔可夫模型分析待匹配点与候选点之间的空间关系，建立发射概率向量与转移概率矩阵；最后根据维特比算法获取最优路径，即得到地图匹配结果，完成手机用户的出行路径提取。本发明在进行用户轨迹数据地图匹配时，仅需要输入用户的轨迹数据获取用户出行路径，计算速度快，匹配结果准确，为用户出行特征的分析提供了充分的研究数据。
主权项：1.一种基于手机信令数据和Mix-Markov模型的出行路径提取方法，其特征在于，步骤如下：1对手机用户出行过程中产生的手机信令数据进行预处理以去除噪声，并采用基于时空信息DBSCAN算法对停留点进行分簇，将各停留点簇的中心点与移动点作为用户出行的有效轨迹点；2从步骤1提取的用户出行的有效轨迹点中，分日期分用户提取出每个用户出行的有效轨迹点的时间序列，作为地图匹配的待匹配轨迹点序列；3基于隐马尔可夫模型，计算每个待匹配轨迹点的发射概率向量以及相邻时间状态下待匹配轨迹点的路网候选轨迹点之间转移概率矩阵；4根据维特比算法获取最优路径，即得到地图匹配结果，完成手机用户的出行路径提取；所述步骤3具体步骤如下：确定搜索半径，以及搜索范围内最大候选轨迹点数量N；基于几何匹配思想，利用待匹配轨迹点到搜索范围内各个路网候选轨迹点的几何距离，计算每个待匹配轨迹点到搜索范围内各个路网候选轨迹点的发射概率，形成每个待匹配轨迹点的发射概率向量；基于拓扑匹配思想，利用相邻时间状态下待匹配轨迹点的路网候选轨迹点之间拓扑距离，计算相邻时间状态下待匹配轨迹点的路网候选轨迹点之间转移概率矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于手机信令数据和Mix-Markov模型的出行路径提取方法
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