【资料集锦】轨迹表征
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发布时间：2023-06-03 10:01
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时间：2024-11-17 10:41
轨迹表示方法（trajectory representation）是轨迹数据处理与分析需要首先考虑的基础问题，是将轨迹数据变成机器内部的形式化表示结构的方法。用来表示车辆轨迹的特征项可以是多种类别，一般包括：轨迹序列数据（包含空间GPS坐标点序列，以及这些GPS点序列对应的时间戳序列）、轨迹上下文属性信息（车辆ID、乘客ID等）。轨迹序列数据的表示方法有：
下一站预测、耗时预测，以及目的地预测受到了较多的研究关注。根据前序的部分轨迹序列来预测出行的最终目的地，已有的方法大多基于模式的方法和基于模型的方法。基于模式的方法从历史数据中抽取移动模式，并基于这些模式来预测目的地。已出现了许多这个方向的研究成果，例如序列模式、周期模式等。这些方法可以找出显性的模式，但较难寻找出隐含的规律。基于模型的方法从轨迹特征中学习统计模型，并基于这些模型来进行预测。随着机器学习方法和深度学习方法的大量应用，研究者们提出了许多预测模型：
