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摘要:
路网匹配是道路网轨迹数据分析领域的一项关键技术,一个快速且准确的路网匹配算法能够为上层应用提供良好的技术支持.随着轨迹数据的爆炸式增长,现有的在线路网匹配算法存在延时的现象,尤其是在低频轨迹数据的环境下,无法快速地对轨迹数据进行路网匹配.神经网络和深度学习的发展为解决这些问题提供了新的方法.提出了一种利用门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)模型快速定位轨迹采样点的候选路段、从而加速在线路网匹配计算的方法,并将此方法和最新的在线路网匹配算法进行了实验比较.结果表明,基于GRU模型的在线路网匹配算法能够有效地加快匹配过程,提高匹配效率.
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文献信息
篇名 基于门控循环单元模型的在线路网匹配算法
来源期刊 华东师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 在线路网匹配 移动对象 门控循环单元模型
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 63-71
页数 9页 分类号 TP392
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5641.201921022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许建秋 14 32 4.0 5.0
2 陈良健 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
在线路网匹配
移动对象
门控循环单元模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5641
31-1298/N
16开
上海市中山北路3663号
4-359
1955
chi
出版文献量(篇)
2430
总下载数(次)
5
总被引数(次)
17499
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