一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法

摘要

本发明公开了一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法，包括：从移动对象原始轨迹数据集中分别提取每个移动对象的活动锚点数据集M；基于活动锚点数据集M之间的相似度，对移动对象分类，得到移动对象分类数据集F；基于从移动对象分类数据集F中提取到的轨迹片段，构建训练数据集X；利用训练数据集X对插值重构模型训练，得到训练后的插值重构模型；将待重构的稀疏轨迹数据集输入训练后的插值重构模型，输出重构的精细轨迹数据集。本发明通过对移动对象进行聚类，合并相似的轨迹弥补个体建模的数据稀疏性问题；并考虑不同缺失模式的轨迹数据对重构结果的影响；实现了低采样率人类出行轨迹数据的插值重构，提高了人类出行轨迹数据的时空精细尺度。