基于深度學(xué)習(xí)的室內(nèi)時(shí)空客流預(yù)測(cè).pdf

1、隨著城市的快速發(fā)展，商場(chǎng)、會(huì)展中心、機(jī)場(chǎng)等大型建筑不斷涌現(xiàn)。人們的日?；顒?dòng)越來(lái)越多的在室內(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(shí)空客流獲取與預(yù)測(cè)過(guò)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(shí)空客流的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)更具實(shí)用性和準(zhǔn)確性。
　　首先，本文描述了通過(guò)WiFi基礎(chǔ)設(shè)施獲取室內(nèi)時(shí)空客流的相關(guān)研究進(jìn)展，總

2、結(jié)實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中存在的某些問(wèn)題:使用原始WiFi信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行定位前時(shí)不能高效的識(shí)別室內(nèi)和室外物體。針對(duì)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(dòng)化采集數(shù)據(jù)。在搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)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(cè)算法，該方法更簡(jiǎn)單，具有一定的研究意義。
　　此外，傳統(tǒng)的客流預(yù)測(cè)往往通過(guò)時(shí)間序列的相關(guān)方法預(yù)測(cè)室外環(huán)境的宏觀客流。預(yù)測(cè)的出發(fā)點(diǎn)是未來(lái)的客流分布與歷