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基于时空特性的GPS轨迹数据压缩方法_张达夫1

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简介：
本文提出了基于时空特征的GPS轨迹数据压缩算法，旨在减少存储成本和传输时间的同时保持数据的实用性。作者张达夫探讨了如何有效识别并去除冗余信息，同时保留关键位置和移动模式。该研究为高效处理大规模GPS轨迹数据提供了新的思路和技术支持。 车辆GPS数据中的轨迹信息具有重要的理论与应用价值。为了减少存储空间并提高数据分析及传输速度，提出了一种基于时空特性的轨迹数据压缩算法。

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  • 基于时空特性的GPS轨迹数据压缩方法_张达夫1
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    本文提出了基于时空特征的GPS轨迹数据压缩算法，旨在减少存储成本和传输时间的同时保持数据的实用性。作者张达夫探讨了如何有效识别并去除冗余信息，同时保留关键位置和移动模式。该研究为高效处理大规模GPS轨迹数据提供了新的思路和技术支持。 车辆GPS数据中的轨迹信息具有重要的理论与应用价值。为了减少存储空间并提高数据分析及传输速度，提出了一种基于时空特性的轨迹数据压缩算法。
     
  • GPS轨迹数据校正方法的研究
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    本研究聚焦于改进和优化GPS轨迹数据的准确性与可靠性，提出创新的数据校正技术，以应对信号干扰、误差累积等问题。 轨迹数据纠偏是指通过一系列技术手段纠正由于各种原因导致的定位误差或错误记录，以提高位置数据的准确性和可靠性。这包括对GPS信号弱、建筑物遮挡等问题造成的偏差进行修正，使收集到的位置信息更加精确地反映实际移动路径和行为模式。
     
  • GPS轨迹数据集合
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    GPS轨迹数据集合包含大量真实世界的地理位置信息，涵盖多种应用场景，为研究与开发提供宝贵的资源。 GPS轨迹数据集可用于深度学习模型的训练，其中包含有标签的GPS轨迹数据。
     
  • Geolife轨迹数据集1.3.z01部分(GPS轨迹大数据)
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    简介：Geolife轨迹数据集1.3.z01部分包含来自全球各地用户的GPS轨迹数据，是研究位置感知应用和移动性模式的重要资源。 该GPS轨迹数据集由182位用户在微软亚洲研究院的Geolife项目中收集，历时超过五年（从2007年4月到2012年8月）。这个数据集中的GPS轨迹通过一系列带有时间戳的数据点表示，每个点包含纬度、经度和海拔高度信息。整个数据集中共有17,621条轨迹，总距离为1,292,951公里，总时长达到50,176小时。这些轨迹由不同的GPS记录设备（包括记录仪和手机）在多种采样率下收集而成。其中的91.5%以密集形式存储，例如每秒采集一次或每隔几米就采集一次数据。 该数据集涵盖了广泛的用户户外活动，不仅包含日常生活中的上下班出行等行为模式，还包括娱乐与体育活动如购物、观光、餐饮、远足和骑自行车等。这条轨迹数据集适用于多个研究领域，包括移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络分析、位置隐私保护及位置推荐服务。 尽管该数据集覆盖了中国30多个城市以及美国和欧洲的部分地区，但大部分的数据是在北京产生的。其中一张热图展示了这些GPS点在北京的具体分布情况：位于加热条右侧的数字表示某个地点生成的数据点数量。
     
  • 轨迹数据压缩算法及C#源码_dp算法应用
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    本项目探讨并实现了一种高效的轨迹数据压缩算法，并提供了基于C#编程语言的源代码。通过动态规划（DP）技术优化轨迹数据存储和传输，显著减少了空间需求与计算复杂度。 DP算法是一种常用的轨迹压缩算法，能够有效去除大量冗余的图形点并提取出关键点。在本程序中，我们使用DP算法将原来的17个点压缩至仅保留7个关键点。
     
  • DP算法源代码（MATLAB）- 轨迹压缩
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    本资源提供了一种基于动态规划(DP)的轨迹压缩算法的MATLAB实现源代码。该算法旨在高效地减少轨迹数据中的冗余点，同时保持整体路径特征不变，适用于大数据量下的移动对象轨迹处理与分析。 用于轨迹压缩的实证研究涉及多种算法，包括无损算法TrajStore、DP（动态规划）算法及其变种DPhull、TD-TR、MRPA、SP等；相交搜索及错误搜索相关方法如跨度搜索；在线模式下的简化策略则有统一算法OPW和其改进版OPW-TR。此外，航位推算技术涵盖阈值设定的STTrace以及SQUISH系列（包括SQUISH-E(λ)与SQUISH-E(μ)），同时还有持久化方法如BQS及FBQS；角度间隔处理则有DOTS和OPERB算法。 使用无损TrajStore算法的具体步骤如下： 1. 进入“cdlossless”目录。 2. 执行命令`makeall`以构建所有需要的文件，并运行测试生成轨迹压缩工具（trajic）及统计分析二进制文件。后者用于实验执行。 3. 赋予脚本可执行权限，如通过`chmod +x Trajic.sh/TrajStore.sh`实现。 4. 最后使用命令行调用相应脚本来运行程序，例如输入`../Trajic.sh或TrajS`. 以上描述了轨迹压缩中不同算法及其应用方法的概述以及特定无损算法的操作指南。
     
  • Python中的轨迹压缩实现
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    本文介绍了在Python中如何高效地实现轨迹数据压缩的方法和技术，旨在减少存储空间和提高数据处理效率。 Python实现的改进滑动窗口轨迹压缩方法提高了数据处理效率，并优化了内存使用情况。通过调整算法参数可以更好地适应不同规模的数据集需求。这种方法在移动应用、物联网设备以及大数据分析等领域具有广泛的应用前景，能够有效减少存储空间和传输带宽的需求。
     
  • 基于GPS轨迹数据的交通拥堵路段预测
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    本研究利用GPS轨迹数据进行分析，开发了一种有效的交通拥堵路段预测模型，旨在提供实时和准确的道路状况信息，帮助改善城市交通管理。 基于真实的GPS轨迹数据对城市拥堵路段进行预测的研究表明，摒弃传统的交通流预测和拥堵识别方法，可以提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的预测模型。该方法同时考虑了路段拥堵的时间周期性和时空相关性，并通过挖掘出租车GPS轨迹数据来建立相应的模型，从而实现对特定时间段内城市中可能发生的道路堵塞情况做出准确预判的目的。实验结果证明了这种方法的有效性。
     
  • 基于聚类隐马尔可夫模型的时空轨迹预测算法研究_孙红.pdf
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    本文探讨了一种结合聚类与隐马尔可夫模型的方法，用于优化时空轨迹预测。通过分析和实验验证，提出算法在多个数据集上展现了优越性能。作者孙红深入研究了该方法的应用及其潜在价值。 随着“互联网+”的快速发展以及大数据的不断产生，人们对时空轨迹数据的需求与分析日益增多。本段落针对海量用户轨迹数据进行研究，并提出了一种基于分区域的隐马尔可夫模型来解决时空轨迹序列预测的问题。 该模型首先通过聚类方法将一个大区域内的时间空间序列划分为若干个小区域，在每个小区域内再确定多个隐藏状态和发射序列，然后对每一个单独的小区域进行隐马尔可夫模型训练以得出最终结果。在进行预测时，则是根据已知的时空序列找到对应的区域模型，并通过维特比算法计算出最佳的隐藏状态序列；结合转移矩阵来完成下一个轨迹点的预测。 实验结果显示，该模型具有较高的学习速度和准确度。
     
  • 基于交通网格划分的出租车轨迹数据的空间聚类方法
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    本研究提出了一种创新性的空间聚类方法，通过将城市划分为细粒度的交通网格，并在此基础上对出租车轨迹数据进行分析和聚类。此方法能够有效揭示城市出行模式及热点区域，为智能交通系统的优化提供支持。 一种基于交通网格划分的出租车轨迹数据空间聚类方法指出，作为最常用的交通出行方式之一，出租车运行轨迹不仅包含了道路网络的交通信息，还反映了乘客的行为特征。对这些轨迹进行分析具有重要意义。