论文部分内容阅读
预测居民的未来活动位置与轨迹,为传染病防控、交通疏导、公共安全等城市智慧管理和服务提供主要决策依据。当前的个人位置预测方法往往基于个体的历史轨迹规律模式挖掘与建模进行位置预测,对于个体在不同停留位置的特征信息挖掘不够充分。为此,提出一种顾及停留位置特征提取的个人位置预测模型。首先,模型基于轨迹数据构建历史轨迹链路,采用位置发现规则将轨迹链路转化为停留位置链路,对停留位置进行空间聚类以构建聚类链路;其次,对不同的停留位置进行特征信息(进入/离开时间、天气状况、土地利用)提取,并提取聚类链路的空间特征;