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《浙江大学》 2016年
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基于循环神经网络的轨迹位置预测技术研究

李幸超  
【摘要】:随着智能设备的普及,获取由空间地理位置信息构成的用户轨迹变得非常便捷。而这些历史轨迹中往往蕴含着丰富的信息,如用户的兴趣爱好、行为模式等。基于历史轨迹预测位置技术一直以来都是其中的研究热点,也取得了大量的研究成果。特别是随着基于位置服务(LBS)的蓬勃发展,有效的位置预测能够让用户有良好的体验,具有较高的实用价值和广泛的应用场景。本文回顾了基于历史轨迹的位置预测技术的研究进展,总结目前存在的一些问题:从原始的GPS点的轨迹序列中不能有效的提取驻足点(stay point),驻足点是指人们花了一段时间进行一些活动的地点;位置预测的准确率偏低等。针对这些存在的问题,结合实际的应用场景,本文提出了全新的循环神经网络预测算法。本文首先提出了一种基于多级聚类的重要位置(landmark)提取算法,通过启发式的异常值过滤、区域一致性扩展的驻足点提取、基于密度的聚类算法(DBSCAN)的重要位置提取这一流程将连续密集的原始轨迹序列转变为由重要位置构成的轨迹序列。其中利用空间换时间思想加快了驻足点提取算法的执行效率。通常待预测的位置与已访问的位置信息存在某种上下文语义联系,根据这一假设本文提出了一种全新的基于长短型记忆循环神经网络的位置预测模型。将离散化的重要位置索引序列作为模型的输入,提取位置的特征向量和位置之间的相关性,继而预测下一个位置。基于上述提出的技术方法,对于真实的轨迹数据集,利用热力图可视化方式验证了重要位置提取算法的可靠性。更重要的是位置预测模型的也得到了较合理的结果。设置10米和50米不同的区域半径得到的准确率分别为49.52%和71.25%。对比传统的预测模型准确率有了进一步的提升。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP183

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