一种用于稀疏轨迹的BiLSTM-CRF路径推断方法

摘要

本发明给出了一种用于稀疏轨迹的双向长短时记忆‑条件随机场模型(BiLSTM‑CRF)的路径推断方法，(1)建立路网，得到训练集；(2)然后计算单个轨迹点的低级特征并将低级特征输入至BiLSTM中，得到各点的隐层状态；(3)将隐层状态和权重矩阵相乘，得到状态特征，计算轨迹点间的转移特征A；通过维特比算法求解出最优推断匹配点集合(4)进行后向传播更新参数(5)重复迭代更新参数并预测推断路径。本发明使用BiLSTM和CRF，能够通过BiLSTM自动获取较为高级的特征并且动态自适应调整相关权重，还可以兼顾当前轨迹点的前后轨迹信息。避免了采用传统方法的规则覆盖不全、权重选取困难的缺点。