【摘要】：近年來,像智能手機(jī)、平板電腦等各種方便攜帶、成本低廉、計(jì)算能力強(qiáng)、具備短距離無線通信能力的智能設(shè)備得到了迅速普及,這推動(dòng)了移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展。移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的不同之處在于:機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)是通過利用用戶節(jié)點(diǎn)在移動(dòng)過程中彼此之間相遇而實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)之間通信的一種移動(dòng)網(wǎng)絡(luò),因此,機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶之間通信的最基本的前提就是需要用戶彼此的接觸。所以,對(duì)移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶的移動(dòng)特性和模型進(jìn)行分析,是移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的重要研究內(nèi)容之一。移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的用戶移動(dòng)模型應(yīng)該在最大程度上符合現(xiàn)實(shí)中的移動(dòng)場景,因此目前最準(zhǔn)確、可靠的建模方法就是采集現(xiàn)實(shí)場景中移動(dòng)用戶的移動(dòng)數(shù)據(jù),然后分析得到移動(dòng)模型。但是,目前用戶移動(dòng)數(shù)據(jù)采集與特性分析系統(tǒng)存在網(wǎng)絡(luò)接口單一、數(shù)據(jù)采集維度低、所收集到的數(shù)據(jù)不能全面的反應(yīng)移動(dòng)用戶行為等問題。本文給出了移動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和用戶移動(dòng)模型分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,通過JAVA語言實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),詳細(xì)介紹了該數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的核心模塊:藍(lán)牙掃描模塊、GPS模型、WiFi掃描模塊、云端服務(wù)器模塊。同時(shí),針對(duì)收集到的數(shù)據(jù)分析了用戶的移動(dòng)特性�，F(xiàn)有的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)用戶移動(dòng)模型不能很好的對(duì)用戶的相遇進(jìn)行預(yù)測,因此,本文基于移動(dòng)用戶真實(shí)移動(dòng)數(shù)據(jù),提出了利用長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的方案對(duì)移動(dòng)用戶的相遇行為進(jìn)行預(yù)測。首先,采集移動(dòng)用戶的藍(lán)牙掃描數(shù)據(jù)、GPS軌跡數(shù)據(jù)以及WiFi掃描數(shù)據(jù),經(jīng)過處理后,獲得移動(dòng)用戶相遇時(shí)間序列,并使用Word2Vec模型將時(shí)間序列進(jìn)行向量化;然后,搭建長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,獲得用戶相遇預(yù)測模型。利用采集到的其中6位移動(dòng)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試驗(yàn)證,平均預(yù)測準(zhǔn)確率為93.6%。預(yù)測結(jié)果表明,本文提出的基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)用戶相遇預(yù)測模型具有較高的準(zhǔn)確率。在對(duì)移動(dòng)用戶相遇概率預(yù)測的基礎(chǔ)上,為了能更好的刻畫移動(dòng)用戶相遇時(shí)的時(shí)間、空間信息,本文提出基于隱馬爾可夫模型的移動(dòng)用戶相遇持續(xù)時(shí)間和相遇地點(diǎn)的預(yù)測方法。首先,在獲得移動(dòng)用戶相遇時(shí)間序列的基礎(chǔ)上,通過分析、處理移動(dòng)用戶的數(shù)據(jù),獲得與移動(dòng)用戶相遇序列相對(duì)應(yīng)的相遇持續(xù)時(shí)間序列和相遇地點(diǎn)時(shí)間序列;接著,以用戶相遇序列為觀測狀態(tài),分別以相遇持續(xù)時(shí)間和相遇地點(diǎn)為隱藏狀態(tài)建立隱馬爾可夫模型,并通過數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,從而得到相應(yīng)的相遇持續(xù)時(shí)間預(yù)測模型和相遇地點(diǎn)預(yù)測模型;最后,利用采集到的其中6位移動(dòng)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試驗(yàn)證,在移動(dòng)用戶相遇持續(xù)時(shí)間預(yù)測上,平均預(yù)測準(zhǔn)確率為72.1%;在移動(dòng)用戶相遇地點(diǎn)預(yù)測上,平均預(yù)測準(zhǔn)確率為80%。預(yù)測結(jié)果表明,本文提出的基于隱馬爾可夫模型的移動(dòng)用戶相遇持續(xù)時(shí)間和相遇地點(diǎn)預(yù)測模型具有一定的可行性。通過以上工作,本文在真實(shí)場景下移動(dòng)用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,建立了機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶間相遇的預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)會(huì)網(wǎng)中移動(dòng)用戶間相遇概率的預(yù)測,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)移動(dòng)用戶相遇持續(xù)時(shí)間和相遇地點(diǎn)的預(yù)測。由于時(shí)間、人力有限,今后在數(shù)據(jù)收集上應(yīng)該考慮更長的時(shí)間、更多的用戶節(jié)點(diǎn),這樣才能更好的反應(yīng)用戶的移動(dòng)特性;同時(shí),對(duì)于算法模型,還需要優(yōu)化處理,已達(dá)到更好的預(yù)測準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN929.5
【圖文】：

中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫 sklearn 中的 AgglomerativeClustering 方法進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果如圖4.5 所示。其中，橫軸標(biāo)為用戶相遇持續(xù)時(shí)間。圖4.5 移動(dòng)用戶相遇持續(xù)時(shí)間聚類結(jié)果4.4.2 HMM 參數(shù)學(xué)習(xí)隱馬爾可夫模型的學(xué)習(xí)主要分為兩種：監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。（一）監(jiān)督學(xué)習(xí)方法如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中含有觀測序列以及和觀測序列相對(duì)應(yīng)的狀態(tài)序列，利用這種數(shù)據(jù)來進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)的方法就是監(jiān)督學(xué)習(xí)。假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)為1 1 2 2{( , ),( , ), ,( , )}S SO I O I O I，其中，( , ),i=1,2, si iO I 表示一對(duì)長度相同的觀測序列和狀態(tài)序列，則可以使用極大似然法來計(jì)算 HMM 的參數(shù)。具體方法如下：（1）轉(zhuǎn)移概率ija 的估計(jì)假設(shè)訓(xùn)練樣本中某些樣本在時(shí)刻t的狀態(tài)為i，而在時(shí)刻 t 1卻轉(zhuǎn)移到狀態(tài) j ，在總的樣本中經(jīng)過這樣轉(zhuǎn)移的樣本的個(gè)數(shù)為ijA ，則狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率 為

了阿里巴巴的云服務(wù)器，利用服務(wù)器端的公網(wǎng) IP，便于客戶端用戶傳輸數(shù)據(jù)。移動(dòng)用戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)架構(gòu)如圖 5.2。圖5.2 移動(dòng)用戶數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)架構(gòu)GPS 模塊：移動(dòng)對(duì)象軌跡可以看作是移動(dòng)對(duì)象隨時(shí)間在空間范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的記錄，采樣點(diǎn)主要包含地理位置信息、時(shí)間信息等。本數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在客戶端利用智能手持設(shè)備中的 GPS 模塊，每隔 5 秒獲取一次經(jīng)緯度信息，實(shí)時(shí)的收集移動(dòng)用戶的位置軌跡信息。藍(lán)牙模塊：主要是獲取移動(dòng)用戶彼此之間的接觸數(shù)據(jù)，本模塊主要利用智能手機(jī)上的藍(lán)牙模塊，每隔 5 分鐘自動(dòng)掃描附近的藍(lán)牙設(shè)備，記錄下所掃描到的其他移動(dòng)用戶的藍(lán)牙信息。WiFi 模塊：由于 GPS 定位系統(tǒng)只能獲取到移動(dòng)用戶室外的位置信息，而對(duì)于室內(nèi)的用戶則無法獲取到

【參考文獻(xiàn)】

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1 張偉宏,胡勁松,王力強(qiáng);GPS系統(tǒng)在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用及展望[J];黑龍江交通科技;2003年02期

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1 張俊峰;基于GPS技術(shù)的出行OD調(diào)查研究[D];北京交通大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2716597