基于深度学习的目的地位置预测技术研究

基于深度学习的目的地位置预测技术研究 目的地预测是移动计算和位置服务领域中的热点研究方向之一，旨在根据目标历史轨迹来预测其目的地。这种技术在城市资源调度、广告精准投放等领域发挥着关键作用。传统的目的地预测算法基于马尔科夫模型，但这种方法易受数据稀疏的影响。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目的地预测技术开始受到关注。 本文提出的ST-BiLSTM网络模型是一种基于双向循环神经网络的目的地预测模型，该模型能够更好地建模序列的开始和结束部分，从而提高预测精度。同时，ST-BiLSTM模型还能够嵌入时空信息，进一步增强模型的预测能力。在真实出租车数据集上的实验结果表明，ST-BiLSTM模型相对于标准循环网络和BiLSTM模型预测精度分别提升了约13%和10%。 本研究的主要贡献在于： 1. 提出了基于深度学习的目的地预测技术，能够更好地处理大量可获取的轨迹数据。 2. 设计了ST-BiLSTM网络模型，能够更好地建模序列的开始和结束部分，并嵌入时空信息。 3. 实验结果表明，ST-BiLSTM模型能够提高目的地预测的精度。 本研究的结果有望应用于城市资源调度、广告精准投放等领域，提高相关应用的效率和精度。 知识点： 1. 目的地预测技术：根据目标历史轨迹来预测其目的地的技术。 2. 深度学习：一类机器学习算法，能够自动地从数据中学习特征和模式。 3. BiLSTM模型：一种基于双向循环神经网络的深度学习模型，能够学习长序列依赖。 4. ST-BiLSTM模型：一种基于双向循环神经网络的目的地预测模型，能够嵌入时空信息。 5. 时空信息嵌入：将时空信息嵌入到机器学习模型中，以提高模型的预测精度。 6. 轨迹数据：大量可获取的轨迹数据是目的地预测技术的基础。 7. 城市资源调度：城市资源调度是目的地预测技术的重要应用领域之一。 8. 广告精准投放：广告精准投放是目的地预测技术的重要应用领域之一。 本文提出的ST-BiLSTM模型是一种高效的目的地预测技术，能够提高目的地预测的精度，并且有望应用于城市资源调度、广告精准投放等领域。