融合马尔可夫与机器学习的个体出行位置预测模型

随着城市化进程的加速，个体出行方式的多样性使得深入理解和预测人类行为成为关键，这对于解释社会经济现象、优化基于位置的服务、交通规划以及保障公共安全具有重要意义。本文主要聚焦于"基于位置的出行模型"，特别是如何融合Markov模型和多类机器学习模型来提升个体出行位置的预测精度。 马尔可夫模型是一种经典的概率统计方法，在序列数据中被广泛应用，特别是在出行预测中，它能够依据过去的行为状态推断未来的可能性。然而，马尔可夫模型假设状态之间的转移独立，可能无法完全捕捉到复杂的用户行为模式。因此，作者提出了一种创新方法，通过结合马尔可夫模型和多类机器学习模型，如决策树、随机森林或支持向量机等，构建出更为灵活和精确的个体出行位置预测模型。 在这个模型中，作者采用基于频率分布图的自适应融合规则，这种方法可以根据数据的实时变化动态调整模型权重，以适应不同时间尺度下的预测需求。通过将传统Markov模型的结果与机器学习模型的预测结果相融合，该模型能够更好地捕捉到个体行为的多样性，提高预测的准确性。 实验部分，作者利用手机数据、上网流量数据、兴趣点数据以及天气等多源数据作为输入，验证了新模型的有效性。结果显示，融合后的模型在预测准确性上显著优于基础的马尔可夫模型和单纯利用投票法融合规则的模型，尤其是在预测时间粒度为30分钟的情况下，其准确率分别达到了74.59%和94.19%，显示出较高的预测性能。 关键词：马尔可夫模型、机器学习模型、出行位置预测、手机数据、特征融合。这项研究不仅推动了对个体移动行为理解的深化，还为实际应用提供了一种有效的数据分析工具，对于提升城市规划、智能交通管理以及个性化服务等领域具有重要的实践价值。未来的研究可以进一步探索更多元化的数据源和更复杂的模型融合策略，以实现更精准的出行预测。