复杂路网低频GPS数据地图匹配：曲线拟合新算法

"面向复杂路网低频GPS采样数据新型地图匹配算法" 在大数据时代，随着交通轨迹数据的指数级增长，低频采样的交通数据处理成为了一个关键问题。低频浮动车数据，即车辆GPS定位间隔较长的数据，对理解和优化城市交通状况，特别是出租车的乘客热点识别和路线推荐具有深远影响。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的地图匹配算法，该算法专注于在复杂路网上处理大量低频GPS数据。 首先，算法采用了曲线拟合技术，以提高轨迹数据的完整性。针对数据中可能出现的缺失点，通过插值方法进行补充，使得轨迹更加连续。同时，对于路网数据的不完整，采用均值化策略进行填充，确保路网信息的完备性。 其次，利用Geohash技术，这是一种将地理坐标转化为可排序和可索引的字符串的技术，它极大地简化了路网和轨迹数据的存储与检索。这有助于快速定位轨迹点与路网之间的关系，提高了匹配效率。 再者，算法考虑了车辆速度和道路限速因素，引入轨迹点后向向量和路段向量的概念。通过对这些向量的比较和分析，可以更精确地评估轨迹点可能所在的路段，从而缩小匹配范围。 最后，设计了一个综合评价函数，该函数结合了各种匹配指标，如距离、速度一致性以及道路方向等，以确定最优匹配结果。这种评价函数能够在多个候选路段中选择最符合实际行驶情况的匹配路径。 实验结果显示，提出的曲线拟合算法在地图匹配的准确性和时间效率上均优于传统的垂直投影算法和单纯的曲线拟合方法。这意味着新算法不仅能够提供更准确的匹配结果，还能在处理大规模数据时保持较高的运行速度，这对于实时的交通管理和智能出行服务具有重要的实用价值。 本研究得到了多项科研项目的资助，包括四川省高校人文社会科学重点研究基地科研项目、国家自然科学基金项目、四川省科技计划资助项目以及广西自然科学基金资助项目等。由黄振锋、乔少杰、韩楠等一众研究人员合作完成，他们在数据挖掘、移动数据库、人工智能、轨迹数据挖掘等领域有着丰富的研究背景。 该研究提供了一种适用于复杂路网环境下低频GPS数据的地图匹配新方法，为解决大数据时代下的交通数据处理问题提供了有力工具，并为未来的交通管理和智能出行研究奠定了坚实的基础。