Python轨迹预测

本文将从数据获取、数据处理、特征工程、模型训练和轨迹预测等角度，详细阐述使用Python进行轨迹预测的方法。

一、数据获取

1、数据来源

轨迹预测需要的数据通常来自移动物体的GPS轨迹数据，可以通过各种API获取，例如百度地图API、高德地图API等。这些API提供的数据格式各不相同，需要进行格式转换。

# 百度地图API获取GPS数据
import requests
import json

url = 'http://api.map.baidu.com/location/ip'
params = {'ak': 'your_ak',
          'coor': 'bd09ll'}
res = requests.post(url=url, params=params)
json_str = res.text
json_data = json.loads(json_str)
latitude = json_data['content']['point']['x']
longitude = json_data['content']['point']['y']

2、数据清洗

获取到的GPS轨迹数据可能存在一些异常点，需要进行数据清洗。一般可以通过速度、加速度等指标进行异常点识别和剔除。

# 数据清洗示例（通过速度进行异常值剔除）
def get_speed(df):
    '''
    计算速度
    '''
    df['speed'] = np.nan
    df['speed'].iloc[1:] = np.sqrt(
        np.power(df['longitude'].diff(),2) + np.power(df['latitude'].diff(),2)
        )/(df['timestamp'].diff().iloc[1:].dt.total_seconds())
    df['speed'].iloc[0] = df['speed'].iloc[1]
    return df

def clean_data(df, speed_thresh=80):
    '''
    数据清洗
    '''
    df = get_speed(df)
    df = df[df['speed'] < speed_thresh].reset_index(drop=True)
    return df

二、特征工程

1、特征介绍

轨迹预测的核心在于构造合适的特征，常用的特征包括历史轨迹、时间、速度、加速度、方向等。

2、特征构造

下面给出两个特征构造的示例。

（1）历史轨迹

利用过去$t$时刻的GPS轨迹信息，预测未来$t+1$时刻的位置。

# 构造历史轨迹特征
def create_history(df, history_points=5):
    '''
    构造历史轨迹特征
    '''
    df = df.copy()
    df['longitude_diff'] = df['longitude'].diff()
    df['latitude_diff'] = df['latitude'].diff()
    for i in range(1, history_points+1):
        df[f'longitude_diff_prev_{i}'] = df['longitude_diff'].shift(i)
        df[f'latitude_diff_prev_{i}'] = df['latitude_diff'].shift(i)
    return df.iloc[history_points:]

（2）时间特征

利用时间信息，预测未来一定时间段内的位置。例如预测未来10分钟内物体的位置。

# 构造时间特征
def create_time(df, predict_minutes=10):
    '''
    构造时间特征
    '''
    df = df.copy()
    df['epoch_time'] = (df['timestamp'] - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta('1s')
    df['elapsed_time'] = (df['epoch_time'] - df['epoch_time'].iloc[0])/60
    end_time = df['elapsed_time'].iloc[-1]
    df['time_diff'] = (end_time + predict_minutes - df['elapsed_time'])/predict_minutes
    return df

三、模型训练

轨迹预测的模型常常采用各种机器学习模型，例如随机森林、神经网络等。下面以LSTM为例进行训练。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

def build_lstm(input_shape, units=64):
    '''
    构建LSTM模型
    '''
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units, input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(2))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    return model

def train_model(X_train, y_train, X_test, y_test, epochs=10, batch_size=32):
    '''
    模型训练
    '''
    input_shape = X_train.shape[1:]
    model = build_lstm(input_shape)
    model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, y_test))
    return model

四、轨迹预测

完成数据清洗、特征工程和模型训练后，可以进行轨迹预测了。给出轨迹预测的示例代码。下面代码是使用LSTM模型进行轨迹预测的示例。

def predict_trajectory(model, X):
    '''
    轨迹预测
    '''
    pred = model.predict(X)
    return pred

def prepare_data(df, history_points, predict_minutes):
    '''
    数据预处理
    '''
    df = create_history(df, history_points)
    df = create_time(df, predict_minutes)
    X = df.drop(columns=['longitude', 'latitude'], axis=1).values
    y = df[['longitude', 'latitude']].values
    X = np.reshape(X, (X.shape[0], 1, X.shape[1]))
    return X, y

def main(df, history_points=5, predict_minutes=10):
    '''
    主函数
    '''
    cleaned_df = clean_data(df)
    X, y = prepare_data(cleaned_df, history_points, predict_minutes)
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)
    model = train_model(X_train, y_train, X_test, y_test)
    pred = predict_trajectory(model, X_test)
    return pred