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在交通領(lǐng)域，研究分析旅客的出行目的地會產(chǎn)生很多商業(yè)價值。針對旅客出行目的地的不確定性造成研究困難的問題，現(xiàn)有方法利用熵衡量移動的不確定性來描述個體的出行特性，并同時考慮個體軌跡的時空相關(guān)性，并不能達到理想的預測精度，因此，提出了基于改進馬爾可夫鏈的航線預測算法來對旅客的出行目的地進行預測。首先對旅客歷史出行的距離分布、地點分布和時間規(guī)律特性進行了分析；然后又分析了人類移動對歷史行為和當前地點的依賴性；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)移矩陣的計算中，提出并實現(xiàn)了改進的馬爾可夫鏈航線預測算法，進而對旅客的下一次出行進行預測。實驗結(jié)果顯示，該模型可以達到66. 4%的平均預測精度。研究成果可以應用在航空領(lǐng)域的用戶出行分析中，使航空公司更好地了解和預測旅客的出行，提供個性化的出行服務。
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