[发明专利]感应网络环境下移动时空轨迹分析方法

摘要

本发明涉及感应网络环境下的移动行为分析与预测技术领域，具体的说是一种感应网络环境下移动时空轨迹分析方法。包括数据接收接收定位装置所产生的轨迹移动位置数据，并将其数据格式解析成适用于数据处理的数据格式；语义处理将语义轨迹数据进行聚类操作；时空关联分别在时间域和空间域对聚类后的语义轨迹数据进行特征分析与统计，同时结合时间域与空间域进行时空关联度分析；关联相似度分析计算语义轨迹的时空关联相似度，对于不同空间域之间、不同移动对象之间的关联度分别进行分析计算；输出结果。本发明解决了传统事务型数据库中时间空间维度的连续化处理与相互关联的问题，满足了感应网络应用服务对轨迹移动数据实时分析的需要。

主权项

一种感应网络环境下移动时空轨迹分析方法，其特征在于，包括以下步骤：数据接收与解析：接收定位装置所产生的轨迹移动位置数据，包括移动位置点数据和与之对应的时间数据；对其中的噪声数据、冗余数据、错误数据及不完整数据进行滤除清洗；对清洗后的数据进行线性插值操作，即对相邻位置数据时间间隔值超过阈值的数据，在相邻位置间线性化添加位置点数据，该阈值与具体的应用背景相结合由用户给出；语义处理：将解析后的轨迹移动位置数据转化为抽象意义上的语义轨迹数据，即对时空三维坐标表示的移动位置数据进行二维坐标下的语义转换，具体为将由GPS经度、维度表示的空间二维元素转换为地理信息下的区域语义一维元素，对应的时间维度元素不变；在此基础之上将语义轨迹数据中的相近区域位置数据进行归类；时空关联：分别在时间域和空间域对经语义处理后的数据按分布特征与密度特征进行相似性分析统计，结合时间域与空间域进行时空关联度分析；所述关联相似度分析为：计算语义轨迹的时空关联相似度，对于不同空间域之间、不同移动对象之间的关联度分别进行计算；所述时空关联具体为：在位置对之间产生相似度量矩阵：1)对移动轨迹所覆盖的轨迹空间以网络互连的方式进行位置网络计算，将轨迹空间划分为n个互不相连的区域集合，对该集合中的任意两个区域基于拓扑关系计算其轨迹连接数；2)对应于上述所划分的区域计算其区域兴趣度量：Value＝f(Nin,Nout,ΔT)其中Nin表示进入该区域的轨迹数，Nout表示离开该区域的轨迹数，ΔT表示轨迹停留的时间累积，Value表示基于上述三个参数所得出的空间区域的兴趣度量；3)在区域兴趣度度量与区域间轨迹连接的基础上进行相似位置间聚类，从而建立区域与时间关联量化关系，并得出具有相同轨迹访问特征的区域；L=l1,1...l1,n...li,i...ln,1...ln,n,0≤li,j≤1]]>其中，li,j表示第i个区域与第j个区域之间的相似度量值，且矩阵对角线元素恒等于1；4)利用空间语义下的位置对相似矩阵对空间位置进行聚类，使具有相似语义的空间位置被归为一类；在移动对象之间建立相似度量矩阵：基于移动对象轨迹空间网络拓扑关系，对不同区域上的移动对象相似关系建立度量矩阵，该度量矩阵用以表示n个移动对象在某一区域上的移动相似关联关系，M=m1,1...m1,n...mi,i...mn,1...mn,n,0≤mi,j≤1]]>其中，mi,j表示第i个移动对象与第j个移动对象之间的相似度量值，矩阵对角线元素mi,i恒等于1；输出：根据上述的关联相似度分析结果建立概率模型，对于所发现的轨迹模式进行语义集成化处理，产生可读的输出结果；计算移动对象个体与群体的时空轨迹概率，预测其未来的时空轨迹位置；所述经语义处理后的数据存储在语义知识库中。