基于车辆轨迹语义分析和深度信念网络的轨迹预测方法

摘要

本发明请求保护一种基于车辆轨迹语义分析和深度信念网络的轨迹预测方法，属于智能交通分析领域。首先，获取数据源。其次，交通卡口关联性分析。根据轨迹集中交通卡口的上下文关系，使用统计概率模型构建关联空间，按照关联空间中的相对位置度量交通卡口之间的关联性；第三，根据新的轨迹时空关联向量集挖掘轨迹中的用户行车模式，训练DBN网络形成特征提取模型；第四，根据轨迹特征建立回归预测模型，利用处理后的交通轨迹特征集，对未来轨迹进行回归预测，同时采用权重聚类对结果进行优化，最终实现对车辆轨迹的精确预测。本发明有效改善了实际交通环境中复杂的路网关系对轨迹预测的负面影响，提高了预测效率。