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Updated: Jun 13, 2025

Trajectory Data Analyses for Pedestrian Space-time Activity Study
Published on: February 25, 2013
一种基于模糊系统的新型遗传算法,用于在城市全球定位系统中生成轨迹段.
Xiaojuan Ran1, Naret Suyaroj2, Worawit Tepsan2
1International College of Digital Innovation, Chiang Mai University, Chiang Mai 50200, Thailand; School of Information and Engineering, Sichuan Tourism University, Chengdu 610100, China.
本研究介绍了一种增强的基于模糊系统的基因算法 (FGA),用于使用全球定位系统 (GPS) 数据自动生成城市轨迹. 在没有人工干预的情况下,FGA方法优化了集群和轨迹重建.
科学领域:
- 地理信息科学 地理信息科学
- 计算机科学 计算机科学
- 运输工程 运输工程
背景情况:
- 全球定位系统 (GPS) 数据对于城市规划和旅行分析至关重要.
- 传统的轨迹生成方法由于手动集群号码设置而缺乏自动化和最佳性.
研究的目的:
- 开发一种使用增强的基于模糊系统的遗传算法 (FGA) 的自动轨迹段生成方法.
- 为了克服传统轨迹生成中手动集群号码设置的局限性.
主要方法:
- 一个模糊系统与基因算法的集成,以动态调整参数.
- 使用以角度为基础的分区和以等号为约束的细分来生成子轨迹.
- 采用全球搜索能力和最小平方回归来进行轨迹重建.
主要成果:
- FGA方法自动确定各种集群算法 (K-means,K-median,FCM) 的最佳集群数量.
- 实现了全球最佳,平滑的轨迹表示,改善了集群质量,连续性和稳定性.
- 在重建真实世界的出租车GPS数据方面表现出有效性.
结论:
- 拟议的FGA为城市GPS轨迹段生成提供了有效和适应性的解决方案.
- 未来的研究将专注于提高可扩展性,噪声强度和规则通用化.
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