STmatching_distribution_ver.py

 

1. 计算候选节点的观测概率以及计算轨迹点之间的传输概率在轨迹数据处理和分析中有着重要的应用，具体用途包括：

1. 轨迹预测：观测概率可以用于轨迹预测中，根据历史数据中轨迹点与候选节点之间的距离，计算每个候选节点的观测概率。这些概率可以用于构建轨迹点的概率模型，进而预测未来轨迹点的可能位置。

2. 轨迹推理：传输概率可以用于轨迹推理中，通过计算轨迹点之间的传输概率，可以估计轨迹点之间的关联程度或可达性。这对于理解轨迹数据中的行为模式、路线选择偏好等具有重要意义。

3. 路径规划：传输概率还可以用于路径规划中，基于轨迹点之间的传输概率，可以找到最优的路径，以满足特定的目标和约束条件。例如，考虑到路径的可靠性、通行能力等因素，选择最适合的路径。

4. 异常检测：观测概率和传输概率也可用于异常检测，通过与预期的轨迹模式进行比较，可以检测到与预期轨迹不符的异常行为，如突然停留、路径选择异常等。

这些概率计算通常在轨迹数据分析、交通管理、位置服务等领域中应用广泛，可以帮助理解和利用轨迹数据的含义，提取有用的信息，并支持相关应用的实现和优化。

 

 2. 这两个函数与空间分析和候选图相关，具体作用如下：

1. spatial_analysis 函数：

   • 这个函数用于进行空间分析。
   • 它首先遍历每个轨迹点对应的候选节点，计算每个候选节点的权重，即候选节点的观测概率（n_i）与传输概率（v_i）的乘积。
   • 如果传输概率为无穷大，则将观测概率直接乘以候选节点的权重。
   • 返回一个二维列表，表示每个轨迹点对应的候选节点的加权结果。

2. candidate_graph 函数：

   • 这个函数用于构建候选图，以支持后续的路径搜索和分析。
   • 它首先获取轨迹数据中最大的传输概率值，并将其作为权重的上限。
   • 然后遍历相邻的轨迹点对，并将每个候选节点作为图中的节点，根据传输概率计算边的权重。
   • 返回一个有向图，其中节点表示轨迹点和候选节点的组合，边表示轨迹点之间的传输概率。

这两个函数通常用于轨迹数据分析中的路径推断、空间关联分析等任务中，可以帮助理解轨迹数据中的空间分布和轨迹点之间的关联程度。

 

3.这段函数是用于轨迹匹配（Trajectory Matching）的过程。给定一个轨迹，它的作用是找到与轨迹最匹配的路径，并返回匹配的边和节点。

　　具体来说，函数的主要步骤如下：

1. 提取轨迹信息：从输入的轨迹数据中提取轨迹ID和轨迹坐标点，并转换为DataFrame格式。

2. 去重：对轨迹坐标点进行去重，确保每个坐标点只出现一次。

3. 获取候选边和节点：对每个轨迹点，调用 get_candidates 函数获取候选的边和节点，并将结果存储在DataFrame中的 CAND_ND_DIS、CAND_EG 和 CAND_ND 列中。

4. 过滤候选：从候选中过滤掉值为-1的数据行。

5. 如果候选数量足够多：计算观测概率、传输概率和空间分析结果，并构建候选图。然后，使用最短路径算法找到最匹配的路径，从而得到匹配的边和节点。

6. 如果候选数量不足：返回一个包含轨迹ID、-1和-1的DataFrame，表示找不到匹配的路径。

　　最终，函数返回一个DataFrame，其中包含轨迹ID、匹配的边和匹配的节点信息，或者返回一个表示找不到匹配路径的DataFrame。