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在交通領(lǐng)域，研究分析旅客的出行目的地會(huì)產(chǎn)生很多商業(yè)價(jià)值。針對(duì)旅客出行目的地的不確定性造成研究困難的問(wèn)題，現(xiàn)有方法利用熵衡量移動(dòng)的不確定性來(lái)描述個(gè)體的出行特性，并同時(shí)考慮個(gè)體軌跡的時(shí)空相關(guān)性，并不能達(dá)到理想的預(yù)測(cè)精度，因此，提出了基于改進(jìn)馬爾可夫鏈的航線預(yù)測(cè)算法來(lái)對(duì)旅客的出行目的地進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先對(duì)旅客歷史出行的距離分布、地點(diǎn)分布和時(shí)間規(guī)律特性進(jìn)行了分析；然后又分析了人類(lèi)移動(dòng)對(duì)歷史行為和當(dāng)前地點(diǎn)的依賴(lài)性；最后將旅客的常住地特性和新航線的探索概率加入到轉(zhuǎn)移矩陣的計(jì)算中，提出并實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的馬爾可夫鏈航線預(yù)測(cè)算法，進(jìn)而對(duì)旅客的下一次出行進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型可以達(dá)到66. 4%的平均預(yù)測(cè)精度。研究成果可以應(yīng)用在航空領(lǐng)域的用戶(hù)出行分析中，使航空公司更好地了解和預(yù)測(cè)旅客的出行，提供個(gè)性化的出行服務(wù)。
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