【摘 要】
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对于细粒度的车辆轨迹数据,我们可以通过出行者位置与路网的匹配工作,实现出行者路径轨迹判断,进一步获知出行者路径选择行为特征。但是若轨迹数据缺失率较高,数据点映射到路网的密度就会降低,则相邻GPS点位间距离较远,其间甚至可能存在多个交叉口,那么经过这两点的路径就会有多种可能,使路网匹配困难,难以还原车辆实际的走行路径。针对这种情况,本文以行驶在城市各个街道的出租车辆稀疏GPS时空数据为研究对象,提出
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对于细粒度的车辆轨迹数据,我们可以通过出行者位置与路网的匹配工作,实现出行者路径轨迹判断,进一步获知出行者路径选择行为特征。但是若轨迹数据缺失率较高,数据点映射到路网的密度就会降低,则相邻GPS点位间距离较远,其间甚至可能存在多个交叉口,那么经过这两点的路径就会有多种可能,使路网匹配困难,难以还原车辆实际的走行路径。针对这种情况,本文以行驶在城市各个街道的出租车辆稀疏GPS时空数据为研究对象,提出了基于贝叶斯网络稀疏GPS轨迹路径还原的方法。与传统仅基于时空变量的研究不同,本文方法同时考虑营运、环境、司机、交通等特性因素进行路径还原预测。通过融入多个关联因素,对数据进行离散化处理后,建立车辆轨迹路径还原的贝叶斯网络模型对车辆走行路径进行预测,以期提高预测精度。本文利用宁波市出租车服务信息管理平台收集到的GPS轨迹数据作为测试对象,验证本文方法的适用性。案例结果显示,基于多因素的贝叶斯网络方法在还原精度方面（达到91.2%）优于Logit选择模型。另外,本文方法尤其适用于轨迹数据缺失率较高的场景,比如缺失轨迹点跨度5min左右的场景。为了研究轨迹数据的缺失率对本文建立的预测模型的影响,将研究范围扩大,再次进行建模,计算精度,数据缺失时间分别为8min,12min,15min左右时,对应的AUC值分别为0.825,0.787和0.56,证实了在本文的研究案例中该方法适用于5min左右的数据缺失率。但是当轨迹数据的缺失率达到15min左右时,本文提出的方法就不具有明显的优势了。
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