CAJ | 학술논문

随着时空数据获取设备的普及应用,产生了大量反映移动对象活动的位置数据,数据的海量性及分析的复杂性决定了该类数据为典型的大数据.位置数据中的到达和离开可以反映移动对象的流动规律,可以表示为区域的流动模式,本文研究空间区域中移动对象流动模式的构建方法,将区域的流动规律以时间序列进行定量表示,模式可用于指导交通、安全等方面的可预测调度.由于对象流动的随机性,使得构建高预测精度的模式成为一个挑战.提出一种基于层次聚类的流动模式构建模型,模型中通过数据的离散化、序列化、模式训练等步骤实现模式构建;提出偏斜度层次聚类树及异常序列去除方法,可以有效去除局部异常序列及自动聚簇选取,提高了模式的预测精度.利用真实数据集对所提出的模式训练方法进行了充分的实验,验证了所构建的空间区域中的流动模式可以用于表达区域中对象的流动规律,所提出的模式训练方法与现有的训练方法相比具有较高的预测精度.
수착시공수거획취설비적보급응용,산생료대량반영이동대상활동적위치수거,수거적해량성급분석적복잡성결정료해류수거위전형적대수거.위치수거중적도체화리개가이반영이동대상적류동규률,가이표시위구역적류동모식,본문연구공간구역중이동대상류동모식적구건방법,장구역적류동규률이시간서렬진행정량표시,모식가용우지도교통、안전등방면적가예측조도.유우대상류동적수궤성,사득구건고예측정도적모식성위일개도전.제출일충기우층차취류적류동모식구건모형,모형중통과수거적리산화、서렬화、모식훈련등보취실현모식구건;제출편사도층차취류수급이상서렬거제방법,가이유효거제국부이상서렬급자동취족선취,제고료모식적예측정도.이용진실수거집대소제출적모식훈련방법진행료충분적실험,험증료소구건적공간구역중적류동모식가이용우표체구역중대상적류동규률,소제출적모식훈련방법여현유적훈련방법상비구유교고적예측정도.