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為分析社區(qū)中老年人空間行為軌跡的規(guī)律并識別其異?？臻g行為軌跡，建立了基于動態(tài)時間規(guī)整（ dynamic time warping，DIW）算法和基于密度的空間聚類算法（ density- based spatial clustering of applications with noise，ST- DBSCAN）的社區(qū)老年異?？臻g行為軌跡分析模型。首先，利用社區(qū)內(nèi)老年人空間軌跡定位數(shù)據(jù)，采用S- DBSCAN聚類算法對連續(xù)空間軌跡進(jìn)行聚類分析，提取老年人的動態(tài)行為鏈。其次，針對兩種常見的異常軌跡模式（出行軌跡偏離日常軌跡和停留時間過長），利用DW算法對老年人的動態(tài)軌跡進(jìn)行異常模式識別。最后，結(jié)合異常軌跡模式、老年人背景信息、氣象信息，建立社區(qū)老年人異常行為風(fēng)險分析模型，分析老年人在岀現(xiàn)軌跡異常情況下的安全風(fēng)險，并基于微軟亞洲硏究院的開源軌跡數(shù)據(jù)集 Geolife對建立的模型進(jìn)行了驗證。研究結(jié)果表明，模型可以識別老年人岀行時的異?？臻g軌跡，分析其安全鳳險。研究成果可以為居委會、社區(qū)物業(yè)、養(yǎng)老機構(gòu)等部門的老年人安全管理工作提供方法支持。
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