【摘 要】
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居民出行调查数据是城市规划和交通管理中的一个重要数据源,同时包含出行信息和人口统计属性信息。该数据通常采用入户调查或电话调查等方式获得,存在非实时、难以大规模展开和调查成本高等问题。当前,定位技术的进步、移动设备的广泛使用产生了海量的人类轨迹数据。如果把这些包含了居民出行信息的轨迹数据赋予相应的人口统计属性信息,这些数据将成为出行调查的有利补充数据,甚至改变出行调查的传统模式。当前,车牌识别数据已
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居民出行调查数据是城市规划和交通管理中的一个重要数据源,同时包含出行信息和人口统计属性信息。该数据通常采用入户调查或电话调查等方式获得,存在非实时、难以大规模展开和调查成本高等问题。当前,定位技术的进步、移动设备的广泛使用产生了海量的人类轨迹数据。如果把这些包含了居民出行信息的轨迹数据赋予相应的人口统计属性信息,这些数据将成为出行调查的有利补充数据,甚至改变出行调查的传统模式。当前,车牌识别数据已经成为城市管理的一个重要数据源,具备实时性强、数据量大等优点,但目前还较少有研究对车牌识别生产的轨迹数据进行深入的分析挖掘。本论文针对车牌识别轨迹数据,尝试利用半自动的特征提取结构和监督分类方法,对车牌识别轨迹数据进行人口统计属性推断。研究首先采用确定有限自动状态机(Deterministic Finite Automaton,DFA)建模思路,在已有对轨迹模式与人口统计特征的相关性研究上总结了6种状态转移函数和相应操作,设计了一个针对时空轨迹数据的DFA特征生成模型。然后,基于改进的DFA计算算法,针对时空轨迹数据生成大量可解释的潜在相关特征,并在传统出行调查数据和车牌识别轨迹数据上对DFA模型进行有效性验证。然后,在验证了DFA模型有效性的基础上,对已有出行调查数据生成的特征矩阵和车牌识别轨迹生成的特征矩阵的相似性计算和分类的特征重要性评价,对DFA模型进行微调,实现车牌识别数据的人口统计属性分类。结果表明,本文提出的DFA模型能够在定义少量操作的情况下提取有效特征,并且能够对传统出行调查数据和车牌识别轨迹数据进行有效的人口统计属性推断,通过结构微调的方式可以显著提高车牌识别轨迹数的分类精度。本研究探索了对将大数据(车牌识别轨迹数据)与小数据(已有出行调查数据)进行关联的研究,并通过机器学习的方法,提取小数据的人口统计属性特征赋予轨迹大数据,增强了轨迹大数据的价值,为未来进一步重复利用大数据奠定了一定基础。
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