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顾及停留位置特征提取的个人位置预测方法 被引量：8
1
作者 李帆 夏吉喆 +2 位作者 黄赵 李晓明 李清泉 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期1970-1980,共11页
预测居民的未来活动位置与轨迹,为传染病防控、交通疏导、公共安全等城市智慧管理和服务提供主要决策依据。当前的个人位置预测方法往往基于个体的历史轨迹规律模式挖掘与建模进行位置预测,对于个体在不同停留位置的特征信息挖掘不够充... 预测居民的未来活动位置与轨迹,为传染病防控、交通疏导、公共安全等城市智慧管理和服务提供主要决策依据。当前的个人位置预测方法往往基于个体的历史轨迹规律模式挖掘与建模进行位置预测,对于个体在不同停留位置的特征信息挖掘不够充分。为此,提出一种顾及停留位置特征提取的个人位置预测模型。首先,模型基于轨迹数据构建历史轨迹链路,采用位置发现规则将轨迹链路转化为停留位置链路,对停留位置进行空间聚类以构建聚类链路;其次,对不同的停留位置进行特征信息(进入/离开时间、天气状况、土地利用)提取,并提取聚类链路的空间特征;最后,将带有特征信息的链路代入长短期记忆神经网络进行定制集成,并实现个人位置的预测。实验结果表明,基于深圳市志愿者用户23天300余万个轨迹位置数据,本模型用户位置预测的F值在不同时间步长参数下均优于变阶马尔可夫模型(约5.5%增益)和传统N阶马尔可夫模型(约7%增益),引入停留位置特征的模型性能增益约为6.6%。 展开更多
关键词 位置预测 轨迹大数据 特征提取 神经网络 长短期记忆神经网络
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突发公共卫生事件下的人口流动模式变化识别
2
作者 钟雷洋 周颖 +5 位作者 高松 夏吉喆 李珍 李晓明 乐阳 李清泉 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1237-1249,共13页
根据中国与美国两大湾区的高时空分辨率人口移动大数据,首先构建移动变化指数、距离变化指数和波动变化指数3个评价指标,剖析突发公共卫生事件下中国粤港澳大湾区与美国旧金山湾区的人口移动差异特征。然后,利用奇异值分解算法识别出两... 根据中国与美国两大湾区的高时空分辨率人口移动大数据,首先构建移动变化指数、距离变化指数和波动变化指数3个评价指标,剖析突发公共卫生事件下中国粤港澳大湾区与美国旧金山湾区的人口移动差异特征。然后,利用奇异值分解算法识别出两大湾区的人口流动内在结构和流动模式。分析发现:(1)在人口流动管控维度上,粤港澳大湾区整体表现优于旧金山湾区,大流行期间人口移动量下降幅度更大,每日移动量波动更加平稳,平均出行距离更短。(2)粤港澳大湾区人口流动模式主要受春节假期与公共卫生政策双重影响,从中识别出日常出行模式、返乡出行模式和返程复工模式。旧金山湾区人口流动模式呈现强规律性(包括日常出行模式、工作日出行模式与周末出行模式),公共卫生政策对其影响并不深刻。量化突发公共卫生事件管控措施下中美两大湾区人口流动指标与模式的定量改变,对评估防疫措施有效性和确定有针对性的防疫干预措施至关重要,还可为未来各类突发性公共卫生事件的防控措施制定提供重要指标与经验参考。 展开更多
关键词 公共卫生事件 人口流动 时空特征 模式识别 粤港澳大湾区 旧金山湾区
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