基于隐马尔可夫模型和遗传算法的地图匹配算法

被引：23

作者：

吴刚

邱煜晶

王国仁

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2017年 / 38卷 / 04期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

地图匹配; 隐马尔可夫模型; 遗传算法; 匹配精确度; 路网数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用]; O211.62 [马尔可夫过程]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

0838 ; 020208 ; 070103 ; 0714 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和遗传算法,提出了一种新的地图匹配算法.首先初始化HMM概率矩阵,然后使用前向后向算法进行参数学习,用Viterbi算法预测一组路段序列,最后将路段序列作为种群,通过遗传算法得到最优的路段序列.采用北京市2012年出租车GPS定位数据分别对传统的基于隐马尔可夫模型的算法和新算法进行测试,实验结果表明,传统的基于隐马尔可夫模型的算法的匹配精确度低于90%,新算法的匹配精确度高达90%以上.

引用

页码：472 / 475

页数：4

共 4 条

[1] Map-matching algorithm for large-scale low-frequency floating car data [J].

Chen, Bi Yu ;

Yuan, Hui ;

Li, Qingquan ;

Lam, William H. K. ;

Shaw, Shih-Lung ;

Yan, Ke .

INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE, 2014, 28 (01) :22-38

[2]

Robust estimation of scale of an exponential distribution[J] . U.Gather,V.Schultze.Statistica Neerlandica . 2001 (3)

[3]

Some map matching algorithms for personal navigation assistants[J] . Christopher E White,David Bernstein,Alain L Kornhauser.Transportation Research Part C . 2000 (1)

[4]

n Incremental Map-Matching Algorithm Based on HiddenMarkov Model .2 P Szwed,K Pekala. Artificial Intelligence and Soft Computing . 2014

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