论文部分内容阅读
针对手机数据属性信息少、时空采样率较低、采样不均匀、定位精度低的特点,该文提出了一种基于隐马尔科夫模型和动态规划的移动轨迹匹配方法(HMM-DP4MT)。该方法通过设定搜索半径以提高计算效率;结合轨迹距离和方向信息计算发射概率,基于不同搜索半径和定位标准差的匹配结果确定参数最优值;利用Manhattan距离代替欧氏距离,建立了融合最短路径距离和道路等级的转移概率模型,分析了道路等级约束对匹配结果的影响;基于动态规划搜索移动轨迹在拓扑路网中的全局最大似然匹配路径。利用同步采集的手机数据和GPS轨迹数据进行验