结合出行方式的Trans-BiLSTM移动目标位置预测方法

当前位置预测算法往往忽略用户出行方式的关键作用,并在处理长时间序列依赖问题中效果较差.针对这两个问题,提出了一种结合出行方式的Trans-BiLSTM目标位置预测模型.该模型首先提取轨迹段的运动学特征,然后构建基于XGBoost的出行方式识别算法,筛选影响出行方式的主要特征,和轨迹共同作为预测模型输入.最后为了增强轨迹特征的表征能力,引入Transformer编码器,并结合BiLSTM深度挖掘轨迹的上下文关系.在真实GPS轨迹数据集上进行的位置预测对比实验表明,Trans-BiLSTM模型与常用的LSTM和BiLSTM模型相比,目标位置预测的结果RMSE指标分别提升67.4%和17.7%.