【摘 要】
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传统的人群密度计算方法主要采用图像或视频监控进行识别估算,不能从整个城市范围进行精确的计算.利用移动电话在基站后台留下的轨迹数据,对移动基站手机接入量与人群分布的关系给出形式化的定义;建立了手机分布密度与人群密度之间的关系模型:使用马尔科夫链对基站覆盖区域的人群分布密度构建动态预测模型.最后利用某市主城区中国移动的基站数据和手机轨迹数据进行实验,实验结果显示,人群密度的预测精度为89.4％,为下一
【机 构】
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贵州工程应用技术学院,贵州毕节551700;武汉大学,武汉430072 武汉大学,武汉430072
【出 处】
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2015中国计算机应用大会暨2015年大数据与物联网在工业中的应用会议
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传统的人群密度计算方法主要采用图像或视频监控进行识别估算,不能从整个城市范围进行精确的计算.利用移动电话在基站后台留下的轨迹数据,对移动基站手机接入量与人群分布的关系给出形式化的定义;建立了手机分布密度与人群密度之间的关系模型:使用马尔科夫链对基站覆盖区域的人群分布密度构建动态预测模型.最后利用某市主城区中国移动的基站数据和手机轨迹数据进行实验,实验结果显示,人群密度的预测精度为89.4％,为下一步开展提高人群密度的计算精度和提高人群密度预测的准确性的研究工作奠定了基础.
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