1.2.2 轨迹数据挖掘的应用[21-28]

海量轨迹数据为轨迹数据挖掘提供了宝贵的数据资源，通过挖掘其中有价值的知识和模式，可以帮助人们了解人与人、人与环境、动物与动物、动物与环境及人与动物之间的关系，在推动社会经济文明发展的同时促进人与自然和谐共生。本节从行为分析、交通管理、服务推荐、故障诊断、自然气象分析及动物习性分析6个角度对轨迹数据挖掘的应用进行简单介绍。

1.行为分析

人的行为表现是复杂的，往往由多种属性构成，并且容易受到各种因素的影响。为了有效开展行为分析，需要借助心理学、社会学、人类学、经济学、法理学、教育学、管理学等多个学科的知识及理论。典型的行为分析包括行人行为分析、驾驶（车辆）行为分析、群体行为分析、学生校园行为分析等。以行人行为分析为例，行人的行进行为高度自由且复杂，违反交通行为的现象相对较普遍，如不沿指定的人行横道穿过马路、不遵守红绿灯指示等。此外，有的行人移动迅速，而有的行人移动缓慢，并且速度变化难以预知。上述因素增加了行人行为分析的难度。为了对行人进行保护，在自动驾驶系统中，通过深度学习、图形神经网络等技术对行人轨迹进行预测，并根据预测结果发出正确指令规范车辆的行为，降低车辆与行人发生碰撞的概率。群体行为分析通过所研究社会群体的轨迹，如与公交、地铁、通信等方面相关的轨迹数据，分析个人与群体、群体与群体之间的共同行为和关系，揭示社会状态和发展，为智慧城市管理、智能交通和公共安全等诸多领域提供技术和决策支持。高校智慧校园分析预警系统利用采集到的校园轨迹来分析学生的校园行为，并通过异常检测等技术对异常轨迹进行预警，促进校园安全。

2.交通管理

随着经济社会的不断发展，城市智能交通越来越便捷，车辆总量越来越大。截至2023年9月底，全国机动车保有量达4.3亿辆，给城市交通管理带来了巨大的压力。中国社会科学院估计，交通拥堵每天给社会带来4000万元人民币的损失，每年的损失达146亿元人民币。如何高效组织、管理、规划城市交通是城市建设和发展的重要问题。通过对海量的车辆轨迹数据进行分析，可以发现车辆轨迹数据中有价值的信息，从而为交通管理提供决策参考。例如，通过车辆GPS数据，可以对城市交通进行模拟与监控；通过对手机、出租车、公交车定位数据进行模式分析，模拟城市人口的动态轨迹，可以预测人类未来出行方式，从而缓解城市交通拥堵；通过分析车辆GPS轨迹数据可以发现拥堵路段及交通异常现象，及时疏导交通或应对公共突发事件；通过对轨迹数据的可视化研究，不仅可以在城市监测平台上展示交通状况，还能够帮助人们直观理解人类行为模式，从这些轨迹数据中分析出造成城市交通拥堵的各种因素，促进交通管理活动的有效开展。

3.服务推荐

随着移动互联网、GPS定位设备的普及，个人行为轨迹以及车辆轨迹大量产生并被记录。这些轨迹和用户的位置、偏好等有着密切关系，有助于生成更加准确的推荐结果，服务推荐成了研究人员关注的热点。在社交网络服务中，基于用户网页浏览轨迹，能够挖掘用户爱好与网页浏览之间的相关性，为用户提供更加准确的推送服务。基于手机或汽车定位轨迹，可以挖掘用户轨迹与位置之间的相关性，开展旅游推荐和其他个性化推荐等服务。此外，很多学者关注人类活动轨迹是否可预测，个体轨迹表面上具有一定的随机性，但研究发现人类轨迹在时空中具有规律性，个体会以显著概率往返经常到访的地点。利用轨迹挖掘对移动对象未来的位置和移动趋势进行预测，能够发现描述移动对象行为中有价值的知识模式，有效拓展基于位置服务的应用范围。例如，利用出租车历史数据在给定时间、天气及前一个落客点类型，预测下一个上客点。结合个人轨迹、群体活动轨迹及空车到达时间的间隔分布，预测乘客在某地的候车时间。轨迹可预测性的发现极大地推动了人类对于轨迹数据用户的兴趣点、活动模式及未来即将到访地点的研究，对于社交网络服务、推送服务、智慧城市建设等方面具有十分重要的应用和学术价值。

4.故障诊断

随着先进科学技术在机械装备上的应用，机械制造的技术水平不断提升，机械设备的结构越来越复杂，对设备和产品的质量要求也不断提高。机械设备故障诊断作为一种促进机械设备安全高质量运行的技术，也是智能制造背景下推动“质”与“智”融合的重要手段。然而，随着机械向大型化、复杂化方向发展，机械中涉及的各种元器件越来越多，工作机理越来越复杂。各种元器件都可能发生不同程度、类型的故障，这些故障影响了正常生产生活秩序，严重情况下可能导致重大事故，造成生命和财产损失。在机械运行状态下，利用相关检测设备采集表征机械运行状态（如振动幅值、振动频率、噪声、能量、温度、摩擦等）的轨迹数据，对这些数据进行处理和分析，并通过分析结果来判断机械的运行情况，保证机械工作质量水平，保障机械安全高效运转。例如，使用改进的密度峰值聚类算法对航空发动机转子进行故障诊断，将马氏距离引入距离测定，实现聚类中心点自动获取，减少故障检测中人为因素的干扰。为了应对机械故障中多种故障耦合，无法判定故障类别的问题，研究者利用模糊聚类建立样本对于类别的不确定性描述，更能客观反映现实世界，被广泛应用于机械故障诊断。先通过主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、LSTM、AE等对旋转机械的轴心轨迹数据进行特征提取，然后利用神经网络、深度学习、聚类分析、支持向量机等方法对当前工作状态做出判断并给出相应的处理，最终促进旋转机械安全有效运行。

5.自然气象分析

自然界存在许多不同的气象现象，如风、云、雨、雪、霜、露、虹、晕、闪电、打雷等，它们的形成与地球的自转、公转、地形地貌、水蒸气等因素有着密切的联系。自然气象分析是一门研究自然大气现象及其变化规律的科学，不仅可以帮助人们了解天气及气候变化，还对人类社会的农业生产、海陆空交通系统、生态系统等方面有重要的影响。沙尘暴、洋流、飓风、台风等都是自然界中常见的自然灾害，其发生通常会给人类的生命和财产带来巨大损失，需要及时做好自然灾害预警。通过采集沙尘暴、飓风、洋流等移动数据，可以获得速度、强度、位置等随时间变化的轨迹数据，借助轨迹数据的模式分析、异常检测及预测等技术能够获得沙尘暴、飓风、洋流等轨迹随时间变化的规律，从而帮助人们对灾害位置、强度等进行预测并及时预警。天体光谱数据分析是发现并测量天体位置、探索天体运动规律、研究天体物理性质、化学组成、内部结构、能量来源及其演化规律等的有效方法。通过海量的天体光谱，可以获得天体随时间运转的轨迹数据，然后借助聚类、分类、异常检测等方法对天体光谱轨迹数据进行分析，能够发现光谱中蕴含的时序规律及未知的特殊天体，从而为完善恒星演化理论提供有力证据。

6.动物习性分析

动物习性分析是轨迹数据挖掘的一个重要应用。通过对采集到的动物生活轨迹进行分析，可以帮助人类发现和理解许多问题。例如，通过对鸟类轨迹进行行为模式分析，可以帮助鸟类学家了解鸟类群体之间如何相互作用，个体在不同时间维度的觅食策略、迁徙和运动路线。通过异常检测技术可以发现动物的习惯或移动倾向可能存在不符合群体常规运动模式的事件，极大地激发生物学家的研究兴趣，推动动物保护进程。此外，对动物本身的研究和保护，也可以促进对生态环境的研究和保护。例如，专家对生物种群在不同时期的分布偏好研究有助于更好地了解动物对生存环境的适应性，以便更加合理、有效地对不同生物种群采取相应的保护措施。