10.3969/j.issn.1001-0785.2020.20.028
基于隐马尔可夫模型和支持向量机的地图匹配算法
综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机算法(SVM),提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)优化的地图匹配算法.引入机器学习方法,利用支持向量机(SVM)算法对基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法进行了优化,使用机器学习方法SVM训练状态转移矩阵,提高了状态转移概率的准确性.提出基于多重因素权重(距离、速度和方向)计算观测概率的方法,同时考虑了路段的宽度信息,提高了地图匹配的匹配精确度.基于真实数据对算法进行验证,与原始HMM算法相比,文中提出的优化算法在提高匹配精确度方面具有较好的效果,符合估计城市路径行程时间的数据需求.
地图匹配、隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机算法、路网数据
TP391.3(计算技术、计算机技术)
2020-11-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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