面向合乘行為分析的相似軌跡匹配算法研究的開題報告一、選題背景隨著城市化進程的加快和交通出行方式的不斷更新，合乘已成為一種越來越受歡迎的出行方式。合乘是指兩個或多個人共享單個車輛，以便共享車費、減輕交通擁堵和二氧化碳排放等。相比于傳統(tǒng)出租車、私家車等出行方式，合乘對出行效率的提升和資源共享的強調(diào)，使得其越來越受歡迎。同時，合乘面臨的問題和挑戰(zhàn)也愈來愈多，例如如何匹配合適的共乘對象，如何優(yōu)化共乘路徑規(guī)劃等問題。其中，合乘行為的分析是解決以上問題的重要前提。而合乘軌跡數(shù)據(jù)分析中，相似軌跡匹配旨在找到兩個或多個用戶的軌跡之間的相似性，快速且準確地匹配合適的合乘伙伴，同時降低路況繁忙、時間和距離等因素對共乘的影響，從而提高交通運輸?shù)男?。因此本研究旨在研究面向合乘行為分析的相似軌跡匹配算法，為合乘出行提供更優(yōu)秀的解決方案。二、研究目的本研究旨在針對合乘軌跡數(shù)據(jù)挖掘中相似軌跡匹配的問題進行研究，基于多幾何特征相似性度量的思路和時間序列數(shù)據(jù)的特征，設(shè)計新的相似軌跡匹配算法，快速高效的匹配合乘伙伴，從而提高共乘效率。三、研究內(nèi)容本文的研究內(nèi)容主要圍繞以下幾個方面展開：1.研究并分析合乘軌跡數(shù)據(jù)的特性及其挑戰(zhàn)2.分析現(xiàn)有的軌跡相似度計算算法（如動態(tài)時間規(guī)整（DTW）、編輯距離（ED）等），并綜合考慮算法有效性和計算效率，選擇合適的計算相似度的方法。3.基于多幾何特征和時間序列數(shù)據(jù)的特征，設(shè)計新的相似軌跡匹配算法，并將額外的信息（例如出行時間、地點、目的地等）引入到相似性度量的計算中，以更加準確地匹配合適的共乘伙伴。4.對比本文所提出的算法與其它軌跡相似度計算算法（包含經(jīng)典算法和深度學(xué)習(xí)算法），并驗證其有效性和有效性。四、研究意義1.本文提出的相似軌跡匹配算法可以更快速準確地完成合適的合乘伙伴匹配，提高交通效率，減少交通擁堵和二氧化碳排放，減輕日常交通壓力。2.本文的研究可以為合乘出行的發(fā)展提供新的思路和方法，服務(wù)于出行者，同時有望為打造智慧城市和創(chuàng)新城市等新型城市提供技術(shù)支持和解決方法。3.本文的研究將會推動軌跡數(shù)據(jù)分析的新進展，提高軌跡數(shù)據(jù)在交通智能化和出行量規(guī)劃等領(lǐng)域的應(yīng)用價值和廣泛使用。五、預(yù)期成果1.提出一種新穎的相似軌跡匹配算法，實現(xiàn)了快速且準確的合適的合乘伙伴匹配，具有較長的時間效率和更高的匹配準確率。2.通過大量實驗?zāi)M驗證了本文所提出的算法的有效性與有效性，并與現(xiàn)有的算法進行了比較，得到了實驗數(shù)據(jù)結(jié)果分析。3.提高對合乘共享交通服務(wù)的認識，為合適的共乘玩家配對提供技術(shù)支持，并推動交通智能化和相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用的普及和發(fā)展。六、參考文獻[1]MaJ,ZhangS,SunA,etal.Simultaneousminingoftrajectorypatternsandinfluentiallocations[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2014,7(9):735-746.[2]AltH,GodauM.ComputingtheFréchetdistancebetweentwopolygonalcurves[J].InternationalJournalofComputationalGeometry&Applications,1995,5(01n02):75-91.[3]ChenCC,NgoDCL,ChenCS.PMFinder:Apattern-basedtrajectoryminingapproachtodiscoveryofinterestinglocations[J].InformationSciences,2011,181(12):2407-2428.[4]ChenC,YangH,LiY,etal.Efficientclustering-basedtrajectoryunderuncertaindistance[J].Neurocomputing,2015,150(B):357-369.[5]CongG,JensenCS,WuD,etal.Efficientretrievalofthetop