一种基于GPS数据的用户移动模式识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GPS数据的用户移动模式识别方法，该方法包括以下步骤：首先对GPS数据进行了格式转换，然后根据出行标签匹配数据，进行数据清洗和筛选；接着，根据数据的经纬度和时间计算基本特征；随后，根据时间间隔判断数据的连续性，并提取连续的片段；在这些连续片段中，通过聚类技术提取出停留点，进一步细分出连续的轨迹；识别出行方式转换点，将轨迹划分为单一出行方式的片段；最后，将这些出行段转换成RGB格式的数据，用于训练LSTM模型，以提高分类准确率。相比目前常用的用户移动模式识别方法，本发明专利技术的方法通过提取连续完整的出行段，将数据转换为RGB格式并应用于LSTM模型训练，取得了优于随机森林、SVC和决策树的分类准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大数据技术与机器学习领域，特别是一种基于gps数据的用户移动模式识别方法。

技术介绍

1、随着移动通讯设备的普及，我们能够获取大量的全球定位系统(gps)数据，这些gps数据展现了用户位置的丰富信息。利用这些gps数据来识别用户的交通移动模式，对于准确了解居民的出行情况至关重要。这不仅有助于城市交通规划和管理，解决公交线路规划和交通拥堵等挑战，还可以通过分析用户的移动模式来预测他们的下一个位置，从而进行服务迁移。这种分析有助于我们更好地理解和应对城市生活中的移动需求和挑战。

2、基于gps数据进行移动模式识别关键的一步是识别轨迹端点以提取出行段。这一过程涉及到对gps轨迹点的时间特征和空间聚集程度的分析。识别轨迹端点是为了确定出行段的起点和终点。通常，一个出行段的起点可以被定义为停留时间较长的轨迹点，因为用户在此处可能是在特定地点停留或进行活动。类似地，出行段的终点可以被定义为离开这一地点的轨迹点，表明用户结束了在该地点的活动并开始了新的移动。因此，识别轨迹端点是通过分析时间和空间特征来确定出行段的边界，以便进一步对出行段采用的出本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于GPS数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于GPS数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，步骤1所述对原始数据进行预处理和标签匹配，具体为：

3.根据权利要求2所述的基于GPS数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，步骤2所述根据GPS数据的经纬度和时间计算距离，时间间隔，速度和加速度这四种基本特征，具体为：

4.根据权利要求3所述的基于GPS数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，步骤3所述根据时间间隔判断数据的连续性，从轨迹数据中提取连续片段，具体为：

5.根据权利要求4所述的基...

【技术特征摘要】

1.一种基于gps数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于gps数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，步骤1所述对原始数据进行预处理和标签匹配，具体为：

3.根据权利要求2所述的基于gps数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，步骤2所述根据gps数据的经纬度和时间计算距离，时间间隔，速度和加速度这四种基本特征，具体为：

4.根据权利要求3所述的基于gps数据的用户移动模式识别方法，其特征在于，步骤3所述根据时间间隔判断数据的连续性，从轨迹数据中提取连续片段，具体为：

5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪星雨，徐雷，蔡志成，曹杰，张环宇，殷新兵，靖慧，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：