基于轨迹表征与深度学习的移动目标行为模式分析的开题报告.docx

基于轨迹表征与深度学习的移动目标行为模式分析的开题报告
一、选题背景
随着智能移动设备的普及，移动目标的行为模式分析逐渐成为了一个研究的热点。移动目标的行为模式分析对于人群流动预测、安防监控、城市交通规划等应用具有重要意义。目前，常见的移动目标行为模式分析方法包括轨迹分析、轨迹聚类、马尔科夫模型、机器学习等。其中，机器学习方法中的深度学习在移动目标行为模式分析中具有很大的优势。
二、研究内容
本研究旨在基于轨迹表征与深度学习的方法，对移动目标的行为模式进行分析。具体来说，研究内容包括以下两个方面：
1.轨迹表征
移动目标的轨迹经过表征后，可以转化为适合深度学习的输入。本研究将探索使用PAA（PiecewiseAggregateApproximation）算法将轨迹分段，然后根据每段轨迹的统计特征进行表征。同时，本研究也将探索其他的轨迹表征方法，如DynamicTimeWarping（DTW）算法等。
2.深度学习
本研究将探索使用深度学习的方法对移动目标的行为模式进行分析。具体来说，本研究将使用多种深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）等，对移动目标的行为模式进行分类和预测。同时，本研究也将探索如何将不同的深度学习模型进行融合，从而提高模型的分类准确度和预测精度。
三、研究意义
本研究将对移动目标行为模式分析的相关研究领域做出重要贡献。本研究将探索使用PAA算法将轨迹进行表征的方法，为移动目标行为模式分析提供了新的思路。同时，本研究也将对深度学习在移动目标行为模式分析中的应用进行深入研究和探索，从而提高移动目标行为模式分析的准确率和精度，具有非常重要的研究意义和实际应用价值。
四、研究方法
本研究将采用以下研究方法：
1.数据集获取
本研究将使用公开的移动目标轨迹数据集，例如UCI大学提供的GPS轨迹数据集、北京市出租车轨迹数据集等。
2.轨迹表征
本研究将采用PAA算法将轨迹分段，并对每段轨迹的统计特征进行表征。
3.模型训练
本研究将采用深度学习的方法进行移动目标行为模式分析的建模和训练。具体来说，本研究将使用CNN、RNN等深度学习模型，采用交叉验证等技术对模型进行优化和训练。
4.系统实现
本研究将采用Python等编程语言，使用TensorFlow等深度学习框架实现研究内容。
五、预期成果
本研究的预期成果包括以下两个方面：
1.提出使用PAA算法将轨迹分段，然后根据每段轨迹的统计特征进行表征的方法，并探究不同轨迹表征方法的适用场景。
2.基于深度学习的方法实现对移动目标行为模式分析，并提高模型的分类准确度和预测精度，实现对移动目标行为模式的分析和预测。
六、研究进度计划
本研究的进度计划如下：
1.前期调研和分析，制定研究计划，完成文献综述和开题报告。
2.根据研究计划，收集移动目标轨迹数据，进行数据预处理和轨迹表征。
3.基于深度学习的方法对移动目标行为模式进行分析，使用交叉验证等技术对模型进行优化和训练。
4.实现研究内容并进行实验测试。
5.撰写毕业论文，并进行答辩。
七、参考文献
[1]Ahlgren,T.,Dubhashi,D.,&Klawonn,F.(2013).Piecewiseaggregateapproximationandclusteringfortrajectorydata:Acasestudyinvesselmovementanalysis.InProceedingsofthe22ndACMinternationalconferenceonConferenceoninformation&knowledgemanagement(pp.1547-1552).
[2]Hochreiter,S.,&Schmidhuber,J.(1997).Longshort-termmemory.Neuralcomputation,9(8),1735-1780.
[3]Lecun,Y.A.,Bottou,L.,Bengio,Y.,&Haffner,P.(1998).Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.ProceedingsoftheIEEE,86(11),2278-2324.
[4]Yan,Y.,Li,D.,&Liu,Y.(2017).Ajointlyapproachfortrajectoryclusteringandsegmentation.Neurocomputing,228,45-55.