[發明專利]一種預測出行位置的方法及裝置

在審

• 申請號: 202010887136.4
• 申請日: 2020-08-28
• 公開（公告）號: CN111915104A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 孫久虎;相恒茂;高浠艦;李浩;梁玉才;張恒才
• 申請（專利權）人: 山東省國土測繪院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N7/00
• 代理公司: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 鄭久興

1.一種預測出行位置的方法，其特征在于，包括：

獲取出行軌跡數據集Traj；

對所述出行軌跡數據集Traj進行語義化；

利用k階馬爾科夫概率轉移矩陣，通過單個用戶u的語義軌跡序列locSeq^u，計算空間實體之間的轉移概率矩陣Y^u(k)，并將所述轉移概率矩陣Y^u(k)分解為k個一階馬爾科夫鏈；

選擇用戶u的最優化k值，記為k_u；

結合長短期記憶網絡對k_u個一階馬爾可夫鏈進行融合得到混合預測模型；

根據所述混合預測模型構建出行位置預測結果集。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據集Traj的數據格式為：Traj＝{traj₁，traj₂，...，traj_m}，其中，m為用戶數量，traj_i為用戶i的軌跡數；traj_i＝{locfile₁，locfile₂，...，locfile_q}，其中，q為單個用戶的軌跡數量；單條軌跡locfile_j定義為，locfile_j＝{pt_i，pt₂，...，pt_n}，其中，n為軌跡點的數量；單個軌跡點pt_l＝{lat，lon，time}，表示用戶在某一個時刻的經緯度信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述出行軌跡數據集Traj進行語義化，包括：

從出行軌跡數據集Traj檢測停留點sp^id；

為每個停留點sp^id賦予空間實體語義；

將每個停留點sp^id的空間實體語義標簽按照時間順序組成語義序列；

由所述語義序列構成語義軌跡，實現所述出行軌跡數據集Traj的語義化。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從出行軌跡數據集Traj檢測停留點sp^id，包括：

將軌跡數據集traj劃分為k個不相交順序簇集{C₁，C₂，...，C_K}；

通過所述k個簇集得到k個停留點，所述k個停留點的時空鄰域計算公式為：

其中，sd函數用于計算軌跡點pt_i與pt_j之間的空間距離；td函數用于計算軌跡點pt_i與pt_j之間的時間距離；表示時空鄰域中包含的軌跡點集合。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述為每個停留點sp^id賦予空間實體語義，包括：

通過近鄰搜索為每個停留點賦予空間實體語義，其中，用戶u的第i停留點的近鄰搜索公式表示如下：

其中，d＝{d₁，d₂，...，d_N}^T表示停留點到位置集合的距離集合，d₁表示sp^id到位置l₁的距離；min(d)函數用于求向量d中的最小值；argmin函數用于求向量d中最小值所在的索引；δ是一個距離閾值，當停留點距離最近的空間實體的距離小于閾值δ時，認為用戶u在停留點出參觀空間實體