基于軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)構(gòu)造與行為模式挖掘研究的開題報(bào)告

基于軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)構(gòu)造與行為模式挖掘研究的開題報(bào)告一、研究背景與意義隨著GPS技術(shù)的迅猛發(fā)展，軌跡數(shù)據(jù)應(yīng)用得到了越來越廣泛的關(guān)注，其中一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域就是交通出行。軌跡數(shù)據(jù)不僅可以為交通規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐，也可以為出行行為研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。而路網(wǎng)構(gòu)造與行為模式挖掘是軌跡數(shù)據(jù)分析的重要方向，對于探究城市交通出行規(guī)律、優(yōu)化城市交通管理和規(guī)劃具有重要意義。二、研究現(xiàn)狀分析目前，軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)構(gòu)造方法主要分為基于道路網(wǎng)絡(luò)模型、基于聚類和基于圖論模型三種。其中，基于道路網(wǎng)絡(luò)模型的方法主要應(yīng)用于點(diǎn)重構(gòu)算法，具有一定的計(jì)算效率和精度；基于聚類的方法則主要適用于道路密集區(qū)域，可有效降低計(jì)算復(fù)雜度，但在道路稀疏區(qū)域的表現(xiàn)較為差強(qiáng)人意；基于圖論模型的方法優(yōu)勢在于可以實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，但計(jì)算復(fù)雜度較高。在行為模式挖掘方面，目前主要應(yīng)用的方法有軌跡聚類、軌跡分割和行為序列挖掘等，其中軌跡聚類方法在行為聚類的效果方面較優(yōu)，但對于軌跡異常數(shù)據(jù)的處理較為困難；軌跡分割方法則可以通過剔除異常軌跡優(yōu)化聚類效果，但在軌跡壓縮方面表現(xiàn)較為差勁；行為序列挖掘方法則可以同時(shí)考慮軌跡的空間和時(shí)間因素，但對于軌跡聚類效果欠佳。三、研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究旨在研究城市交通出行中的路網(wǎng)構(gòu)造方法和出行行為模式挖掘方法，具體研究內(nèi)容包括：1.收集城市交通出行相關(guān)的軌跡數(shù)據(jù)，并建立軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，對軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和清洗；2.綜合已有的路網(wǎng)構(gòu)造方法，提出基于道路網(wǎng)絡(luò)模型、聚類和圖論模型的路網(wǎng)構(gòu)造方法，并進(jìn)行比較分析；3.綜合已有的出行行為模式挖掘方法，提出適用于城市交通出行的行為模式挖掘方法，并進(jìn)行比較分析；4.在實(shí)際數(shù)據(jù)集上，驗(yàn)證所提出方法的有效性和可行性。四、研究方法1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理：利用GPS設(shè)備收集城市交通出行數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除異常數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確性。2.路網(wǎng)構(gòu)造方法研究：綜合已有路網(wǎng)構(gòu)造方法，提出基于道路網(wǎng)絡(luò)模型、聚類和圖論模型的路網(wǎng)構(gòu)造方法，并進(jìn)行比較分析，分析不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。3.行為模式挖掘方法研究：綜合已有行為模式挖掘方法，提出適用于城市交通出行的行為模式挖掘方法，并進(jìn)行比較分析，分析不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。4.模型實(shí)現(xiàn)和結(jié)果分析：在實(shí)際數(shù)據(jù)集上，利用所提出的方法進(jìn)行模型實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。分析模型的性能、效率和準(zhǔn)確性，比較不同方法的優(yōu)劣，對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。五、研究成果和預(yù)期效果本研究將建立城市交通出行相關(guān)的軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，提出適用于城市交通出行的路網(wǎng)構(gòu)造方法和行為模式挖掘方法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下成果：1.建立城市交通出行的軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，提高數(shù)據(jù)的處理效率和準(zhǔn)確性；2.提出適用于城市交通出行的路網(wǎng)構(gòu)造方法，提高路網(wǎng)構(gòu)造的效率和精度；3.提出適用于城市交通出行的行為模式挖掘方法