基于深度學(xué)習(xí)的室內(nèi)時空客流預(yù)測.pdf

1、隨著城市的快速發(fā)展，商場、會展中心、機(jī)場等大型建筑不斷涌現(xiàn)。人們的日?；顒釉絹碓蕉嗟脑谑覂?nèi)空間完成。而智能手機(jī)及室內(nèi)WiFi的普及，也使用戶室內(nèi)位置信息的獲取變得更為容易。本文圍繞基于WiFi的室內(nèi)定位系統(tǒng)為背景，系統(tǒng)的研究了室內(nèi)時空客流獲取與預(yù)測過程中的相關(guān)方法及技術(shù)，引入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建模型，從而使室內(nèi)時空客流的統(tǒng)計和預(yù)測更具實用性和準(zhǔn)確性。
　　首先，本文描述了通過WiFi基礎(chǔ)設(shè)施獲取室內(nèi)時空客流的相關(guān)研究進(jìn)展，總

2、結(jié)實際應(yīng)用過程中存在的某些問題:使用原始WiFi信號強(qiáng)度進(jìn)行定位前時不能高效的識別室內(nèi)和室外物體。針對這一情況，本文提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法用于清洗室外數(shù)據(jù)噪聲。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的構(gòu)建上，采用眾包的思想自動化采集數(shù)據(jù)。在搭建的實驗平臺上，該方法獲得了98％的準(zhǔn)確率，相比傳統(tǒng)的室內(nèi)室外檢測算法，該方法更簡單，具有一定的研究意義。
　　此外，傳統(tǒng)的客流預(yù)測往往通過時間序列的相關(guān)方法預(yù)測室外環(huán)境的宏觀客流。預(yù)測的出發(fā)點是未來的客流分布與歷