危险货物道路运输车辆出行链活动类型识别

论文摘要

针对危险货物运输（危货）车辆出行链上停留节点活动类型的识别问题,提出基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型（GMM-HMM）的活动类型识别方法.对车辆GPS数据构建基于决策树的车辆起停检测模型,提取出行链活动节点,并通过D-OPTICS算法对活动节点聚类得到活动热区;根据活动节点的个体特征、所在出行链的亲属特征和所处热区的群体特征进行多尺度特征体系构建,通过因子分析进行降维处理;利用GMM-HMM构建危货车辆活动类型识别模型,通过Baum-Welch算法进行参数估计,并使用Viterbi算法解码隐藏状态得到出行链各活动节点的类型识别结果.在小规模实际活动数据集上直接验证所提方法的正确性,还结合活动节点的POI类别,间接评估所提方法对大规模GPS数据的车辆活动类型识别效果.实验结果表明:在9种活动类型识别任务中,基于GMM-HMM的出行链活动类型识别方法的活动识别率超过80%.识别结果可用于分析活动行为模式,及时发现异常活动,为危险品运输监管提供有效的决策支持.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵慧英,钱大琳,张博,范爱华

关键词: 危险货物运输,数据,出行链活动类型,多尺度特征体系,隐马尔科夫模型,高斯混合模型

来源: 哈尔滨工业大学学报 2019年09期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 数学,安全科学与灾害防治,公路与水路运输

单位: 北京交通大学交通运输学院,综合交通大数据应用技术交通运输行业重点实验室(北京交通大学)

基金: 北京市交通委科研项目(T18100100),河南省交通运输厅科技项目(2019G-2-8)

分类号: O21;U492.81

页码: 193-200

总页数: 8

文件大小: 407K

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标签：危险货物运输论文;  数据论文;  出行链活动类型论文;  多尺度特征体系论文;  隐马尔科夫模型论文;  高斯混合模型论文;