GPS轨迹停留点识别：多层分割算法研究

"GPS轨迹中活动停留点识别的多层分割算法，张治华，季民河，通过分析GPS轨迹数据，提出了一种多层次分割算法来识别活动停留点，旨在提高识别精度和计算效率。该方法应用于上海市11位受访者的出行轨迹数据，结果显示多层分割法表现出色。" 在当前信息化社会，个人移动通讯和位置感知设备的普及催生了大量的GPS轨迹数据，这些数据对于出行信息服务、交通管理和城市规划具有重要价值。其中，从轨迹数据中挖掘出行信息的核心任务是对活动停留点进行识别和语义标注。停留点识别能够揭示个体的活动模式，如工作地点、购物场所等，有助于理解城市动态和优化城市服务。 现有的停留点识别方法在处理噪声数据和提高计算效率方面存在局限性。为了克服这些挑战，张治华和季民河进行了深入研究，他们重新审视了轨迹的停留和移动状态，认为这两种状态的基础在于时间或空间的连续性。基于这一观察，他们提出了一种创新的多层次分割算法。该算法通过多层次分析，能够更精确地检测出轨迹中的停留点，同时兼顾了计算效率。 多层分割算法的具体实施过程可能包括以下几个步骤：首先，对原始GPS轨迹数据进行预处理，去除异常值和噪声；然后，利用时间或空间连续性原则，设定阈值进行初步分割，区分出可能的停留段；接着，通过进一步的分析和细化，对初步分割的结果进行多层次验证和调整，确保识别的准确性；最后，结合密度分割法和BUTS（Basic Urban Travel Situation）模型，对分割后的停留点进行确认和语义标注。 实证研究部分，该算法被应用到上海市11位受访者一周的GPS出行轨迹数据上，并结合问卷调查表进行验证。实验结果表明，多层分割法在提高识别精度和提升计算效率方面都表现出了显著的优势。这一成果对于交通调查、时空数据分析以及地理信息科学等领域具有重要的理论和实践意义，为后续的轨迹数据挖掘提供了新的思路和工具。 关键词：交通调查；活动停留；多层分割；BUTS；密度分割法；GPS语义轨迹 通过多层分割算法识别GPS轨迹中的活动停留点，不仅可以提高数据处理的准确性，还能有效利用有限的计算资源，为实时的交通管理和智能城市应用提供强有力的支持。未来的研究可以进一步探索该算法在大规模轨迹数据处理、不同城市环境下的适应性和优化潜力。