GPS轨迹停留点识别算法

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

7.1 在监控事务中，选择事件，计算等待时间为0的数量作为“Prev”，计算等待时间为0的数量作为“Curr”，统计总数“Totol”，并按事件对结果进行排序。7.2 查看一些非SQL和非ipc等待事件：检查sid和事件，排除常见的等待事件如buffer busy waits和free buffer waits。

线路最短的 GPS 路径规划，靠的是一个挺灵巧的遗传算法实现。你丢一组经纬度进来，它就能算出最优路线，适合做路线优化或者地图类可视化用。代码结构清晰，注释也还行，逻辑上就是典型的 TSP（旅行商）问题思路。 基于 MATLAB 写的，核心就是模拟遗传进化：先随机生成路径，不断交叉变异，保留最短的那条。你要是熟点儿遗传算法，这套流程基本不用多看文档都能顺下来。 数据输入挺简单，一堆GPS 坐标点就能跑。建议用 CSV 或者 MAT 格式，直接加载比较快。输出是一条最短路径，点的顺序排好了。你要是做城市交通、外卖路线规划什么的，拿来当个参考模型挺合适。 顺带一提，感兴趣的还可以看看这几个相关资源：

GPS定位算法仿真程序包含了详细的说明和示例，同时提供了renix格式的数据文件，非常适合初学者入门GPS算法。

PCA 的人脸识别代码，思路清晰，逻辑完整，还蛮适合前端程序员拓宽视野的。PCA 的降维特性让它在人脸识别这块儿表现还挺稳定。核心思路是把一堆人脸图像转成灰度，抽出最有代表性的特征，变成所谓的特征脸。这样一来，识别过程不光快，还省了不少存储空间。人脸图像预这步也挺重要，像灰度化、归一化啥的都要做，做完才能跑出靠谱的协方差矩阵。PCA 里面的重点步骤，比如算协方差矩阵、找特征向量、选取主成分，都能在 MATLAB 里一条条跑通。响应也快，图形展示也方便。项目里提到的特征投影其实就是把人脸拉到一个“压缩维度”的空间中，再通过欧氏距离去比对，看新脸和谁最像。逻辑简单，效果也还不错。推荐你直接看看这些

GPS 信号用Matlab和Simulink搞仿真的话，有几个资源还蛮好用的。模拟信号捕获流程，调试接收器状态算法，全都能搞定，不少还带源码，改起来也方便。你要是做车联网、车险建模相关的，那些数据融合、载频模拟的工具也都能用上。研究计划部分讲的就是怎么把这些工具优化，比如建立联合研究机制、搞数据标准化，还有继续提升原始数据能力。嗯，整体思路清晰，资源也实用，自己跑一遍效果更直观。

问题与不足： 原始数据处理受限： 未分析原始数据，导致对数据异常原因理解不足 统一处理方法可能造成不一致性 缺乏统一的计算规范，如行驶里程 缺少驾驶事件数据： 未使用加速度数据，导致无法获取重要驾驶事件信息