基于加权实数代价编辑距离的轨迹相似性度量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于加权实数代价编辑距离的轨迹相似性度量方法，包括以下步骤：步骤1：将轨迹数据表示成有序的多维实数序列；步骤2：获取两两轨迹点之间的加权欧式距离；步骤3：获取两两轨迹序列之间的加权实数代价编辑距离；步骤4：采用指数函数方法，以0.99为底，以步骤3中的加权实数代价编辑距离为幂数，获取两轨迹序列之间的轨迹相似度，进而得到其他两两轨迹序列之间的轨迹相似度。本发明专利技术不要求轨迹序列等长、能适用于多维度的轨迹数据，且能动态的根据实际需求的改变每个维度对轨迹相似性的影响因子。

Track similarity measurement based on weighted real cost edit distance

【技术实现步骤摘要】
基于加权实数代价编辑距离的轨迹相似性度量方法
本专利技术涉及轨迹数据分析挖掘
，具体为一种基于加权实数代价编辑距离(WeightedEditdistancewithRealPenalty，WRERP)的轨迹相似性度量方法。
技术介绍
随着各种无线通信技术、定位技术以及传感器技术的快速发展，大量时空轨迹数据被产生和采集，例如动物、飓风、飞机、船舶移动用户和车辆的轨迹数据。对这些数据的分析可以帮助研究者获得很多有价值的信息，例如：子热点、行为模式、位置预测、社会事件检测和识别等。如通过对台风的移动数据进行分析可以预测出台风的运动趋势；通过分析动物迁徙的数据可以总结出它们的迁徙方式，分析出它们迁徙的原因；通过分析出租车的导航数据可以得出交通流量的模式和交通拥堵的原因，为对交通流进行合理调度提供理论基础。在此背景下，时空轨迹数据的挖掘和分析已经成为数据挖掘领域中一个新的研究热点。然而，时空轨迹的基本分析任务就是相似性度量。相似性度量是轨迹模式挖掘、轨迹分类、轨迹异常检测、路线计算等研究热点的关键性问题之一。如轨迹聚类指的是把相似的轨迹聚集本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加权实数代价编辑距离的轨迹相似性度量方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：将轨迹数据表示成有序的多维实数序列，即：/nTr＝{p

【技术特征摘要】
1.一种基于加权实数代价编辑距离的轨迹相似性度量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将轨迹数据表示成有序的多维实数序列，即：
Tr＝{p1(lat1,lon1,alt1,t1),p2(lati,loni,alti,ti),...,pn(latn,lonn,altn,tn)}
其中，p1(lat1,lon1,alt1,t1)为第1个轨迹点，……，pn(latn,lonn,altn,tn)为第n个轨迹点，n表示的是轨迹序列中采样点的数量，lat表示维度，lon表示经度，alt表示高度，t表示时间点；
步骤2：获取两两轨迹点之间的加权欧式距离，即轨迹点pi(lati,loni,alti,ti)和轨迹点pj(latj,lonj,altj,tj)之间的加权欧式距离|pi-pj|weighted：



其中，ω1+ω2+ω3+ω4＝1；
步骤3：获取两两轨迹序列之间的加权实数代价编辑距离，即轨迹序列R和轨迹序列S之间的加权实数代价编辑距离获取方法如下：
1)获取将轨迹序列R转化成轨迹序列S的加权实数代价W...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈兴蜀，蒋术语，王海舟，王文贤，殷明勇，唐瑞，蒋梦婷，李春辉，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51