規(guī)律性移動對象的時空軌跡挖掘及應用研究——以鳥類活動為例.pdf

1、近年來，移動通信、定位技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展，在給我們生活帶來便利的同時，也產(chǎn)生了規(guī)模龐大的時空軌跡數(shù)據(jù)。這為時空軌跡數(shù)據(jù)的研究和應用創(chuàng)造了有利條件。但時空軌跡數(shù)據(jù)在急劇膨脹的同時，也正朝著多元化和多樣性的方向發(fā)展，表現(xiàn)形式的多樣性、軌跡構(gòu)成的復雜性，也為這類數(shù)據(jù)的深入研究和實際應用帶來了巨大困難。如何從這些復雜多樣的時空數(shù)據(jù)中發(fā)掘出有價值的信息，已成為當今時空數(shù)據(jù)挖掘領域所要面對的核心和關鍵。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對現(xiàn)階段

2、的時空軌跡模式挖掘方法較少涉及軌跡數(shù)據(jù)中采樣頻率不穩(wěn)定和軌跡點稀疏的問題，本文從軌跡數(shù)據(jù)的時空特性出發(fā)，深入研究軌跡的時空構(gòu)成，設計了兩種面向采樣頻率不穩(wěn)定和采樣點稀疏的時空軌跡處理方法。第一種方法通過判斷各軌跡點之間的時空距離來發(fā)現(xiàn)隱含的重復數(shù)據(jù)，并尋找特征點來代替重復的軌跡點，實現(xiàn)了對重復數(shù)據(jù)的消除；第二種方法要先對去重后的軌跡分段，再發(fā)現(xiàn)各段軌跡中點的頻繁序列，以此來填補采樣點缺失的軌跡。通過這兩種方法，達到了對時空軌跡數(shù)據(jù)預處理

3、的基本目標，提升了采樣頻率不穩(wěn)定和采樣點稀疏的軌跡數(shù)據(jù)的標準化，為后期分析奠定基礎。⑵從移動對象運動過程中時空變化的角度出發(fā)，以前期研究為依托，提出了可在采樣頻率不穩(wěn)定和采樣點稀疏的軌跡數(shù)據(jù)中檢測移動對象周期模式的方法。該方法將移動對象的時間和空間特性相分離，并單獨處理。對于軌跡數(shù)據(jù)的空間特性：本文利用基于密度的聚類算法發(fā)現(xiàn)移動對象活動的熱門區(qū)域；對于軌跡數(shù)據(jù)的時間特性：以熱點區(qū)域的研究為基礎，對各區(qū)域內(nèi)的軌跡點提取其時間屬性，構(gòu)造時間

4、序列，改進現(xiàn)有研究方法，在適合的時間粒度下探索時間序列的潛在周期。通過這種方式，實現(xiàn)了對熱點區(qū)域訪問周期的挖掘。⑶以有效的數(shù)據(jù)分析和挖掘為主要任務，從實際應用的角度入手，設計實現(xiàn)了一款挖掘時空軌跡數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)以中國鳥類觀測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)了本文所提出的三種算法，即特征點選擇算法、基于頻繁模式的缺失軌跡補全算法和基于熱點區(qū)域的移動對象周期檢測算法；并以百度地圖作為展示平臺，將研究結(jié)果直觀的呈現(xiàn)出來。實驗結(jié)果顯示本文所提出的所有