摘 要：時空軌跡預(yù)測在交通管理和城市規(guī)劃中至關(guān)重要，但傳統(tǒng)模型受數(shù)據(jù)稀疏性、噪聲污染和非線性關(guān)系的限制，群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)能夠克服傳統(tǒng)模型的不足，實現(xiàn)高精度、實時性的預(yù)測。對當前群體智能技術(shù)研究中常用的群體數(shù)據(jù)源進行綜述，介紹了群體智能的核心優(yōu)化算法，如粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化，同時介紹了時空軌跡的表示方式；總結(jié)基于概率和基于機器學(xué)習(xí)的時空軌跡預(yù)測方法，概述了群體智能驅(qū)動的軌跡預(yù)測技術(shù)路線；討論群體智能在當前時空軌跡預(yù)測領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景，包括交通路徑規(guī)劃、自然環(huán)境監(jiān)測與操作風(fēng)險預(yù)警等，展望群體智能驅(qū)動下的時空軌跡預(yù)測技術(shù)在認知增強、自治系統(tǒng)和去中心化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

關(guān)鍵詞：群體智能；軌跡預(yù)測；時空軌跡；群體數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：ＴＰ３１１． １３ 文獻標志碼：Ａ

文章編號：１００３－３１０６（２０２４）１２－２７４４－１０

０ 引言

時空軌跡在現(xiàn)代交通管理和城市規(guī)劃中扮演著至關(guān)重要的角色，如共享交通優(yōu)化［１］、智能停車管理［２］、城市路網(wǎng)建模與服務(wù)設(shè)施調(diào)配［３－４］等。傳統(tǒng)時空軌跡預(yù)測模型主要采用特定的數(shù)學(xué)模型和假設(shè)對時空數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測［５］，通過轉(zhuǎn)移矩陣，模型可以預(yù)測目標的下一個移動位置，根據(jù)代價估計信息指導(dǎo)預(yù)測模型的選擇和調(diào)整，但復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中時空軌跡數(shù)據(jù)的稀疏性、噪聲污染與非線性關(guān)系限制了傳統(tǒng)預(yù)測模型的預(yù)測性能和泛化能力。

隨著移動對象軌跡預(yù)測技術(shù)的發(fā)展，研究者開始關(guān)注復(fù)雜系統(tǒng)中的移動對象軌跡變化規(guī)律。情景感知驅(qū)動的移動對象多模式軌跡預(yù)測技術(shù)［６］可以捕捉和預(yù)測移動對象的軌跡行為，并提供原始數(shù)據(jù)和參考依據(jù)，但仍面臨著高維情景數(shù)據(jù)和異質(zhì)性問題的挑戰(zhàn)。群體智能技術(shù)［７］，如蟻群算法和粒子群優(yōu)化，提供了一種模擬自然系統(tǒng)中集體行為的解決方案，從而在復(fù)雜和動態(tài)環(huán)境中發(fā)現(xiàn)有效的預(yù)測模式，通過移動對象之間的交互和相互作用對其軌跡變化的影響，實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的時空軌跡預(yù)測和分析。本文介紹了當前群體智能研究中常用的公開數(shù)據(jù)集、核心優(yōu)化方法和時空軌跡表達方式，對基于概率和機器學(xué)習(xí)的軌跡預(yù)測技術(shù)和方法進行歸納，并總結(jié)群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)路線，通過現(xiàn)實應(yīng)用場景對其未來的發(fā)展趨勢和方向進行展望。

１ 相關(guān)研究概述

早期，計算機科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的學(xué)者將“群體智能”定義為分布式控制和去中心化的自組織智能行為，即簡單個體在交互中表現(xiàn)出的問題解決能力。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，群體智能的涌現(xiàn)行為［８］可分為自上而下的有組織行為和自下而上的自組織行為。本節(jié)將對群體智能的數(shù)據(jù)源、核心優(yōu)化算法和時空軌跡表達進行分析，以探究群體智能優(yōu)化方法的特點。

１． １ 群體數(shù)據(jù)源

群體數(shù)據(jù)源是指從大量個體或參與者中收集的數(shù)據(jù)，包含大量有價值的群體行為信息，反映了群體的行為、決策和互動模式，包括社交媒體活動、傳感器數(shù)據(jù)、在線交易記錄等。為充分挖掘群體數(shù)據(jù)的價值，首先需要解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和計算問題。為此，總結(jié)群體智能研究常用公開數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)內(nèi)容與數(shù)據(jù)特點，可以為數(shù)據(jù)管理和處理策略提供參考。

群體智能研究常用公開數(shù)據(jù)集如表１ 所示，ＮＭＤＣ、ＡＴＵＳ 和Ａｒｇｏｖｅｒｓｅ２ Ｓｅｎｓｏｒ 數(shù)據(jù)集提供了大量包含用戶行為、網(wǎng)絡(luò)性能、移動軌跡等與時序、時空相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以用于訓(xùn)練和測試時空軌跡預(yù)測模型精度，并通過分析用戶行為模式、偏好和習(xí)慣，改進軌跡預(yù)測智能系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化。此外，Ａｒｇｏｖｅｒｓｅ２ Ｓｅｎｓｏｒ 數(shù)據(jù)集提供了視覺感知數(shù)據(jù)、空間點云數(shù)據(jù)和精準的定位信息，可用于軌跡預(yù)測中的數(shù)據(jù)融合與識別研究。ＵＣＩ 數(shù)據(jù)集則提供了大量的分類和回歸數(shù)據(jù)，為大規(guī)模群體數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研究提供了豐富的資源，有助于解決時空軌跡預(yù)測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理和計算優(yōu)化問題。

１． ２ 群體智能優(yōu)化算法

在群體智能研究領(lǐng)域，優(yōu)化算法是現(xiàn)階段研究的重點之一。其中，粒子群優(yōu)化［１３］與蟻群優(yōu)化［１４］是２ 種典型的群體智能優(yōu)化算法。通過研究粒子群優(yōu)化的搜索策略和參數(shù)調(diào)整機制與蟻群優(yōu)化算法的路徑優(yōu)化機制和信息交互機制，分析２ 種算法的優(yōu)缺點及其適用場景。

（１）粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法的目標是找到搜索空間中的最優(yōu)解決方案，粒子的空間坐標和速度會在迭代過程中不斷更新，以接近最優(yōu)解。假設(shè)搜索空間維數(shù)為Ｄ，粒子數(shù)為Ｎ，每個粒子在空間所處的位置代表一個可行解，則記第ｉ 個粒子的空間坐標Ｘｉ ＝ （Ｘｉ１ ，Ｘｉ２ ，…，ＸｉＤ ），每個粒子對應(yīng)的速度Ｖｉ ＝ （Ｖｉ１ ，Ｖｉ２ ，…，ＶｉＤ ），即粒子在Ｄ 維空間上的變化率。

粒子群優(yōu)化算法示例如圖１ 所示，第ｉ 個粒子當前的速度為Ｖｉ，Ｐｓｅｌｆ 為粒子ｉ 在自我認知影響下的歷史最優(yōu)位置，Ｐｓｏｃｉａｌ 為社會認知影響下的歷史最優(yōu)位置。在自我認知與社會認知的共同影響下，粒子ｉ 的第ω 次迭代將根據(jù)下式更新其速度和位置，以尋找全局最優(yōu)位置Ｐｇｌｏｂａｌ：

現(xiàn)階段，粒子群優(yōu)化算法已廣泛應(yīng)用于無線通信、人工智能與機器控制等領(lǐng)域。曹昕鷙等［１５］利用粒子群優(yōu)化算法的全局搜索和優(yōu)化特性，引入粒子群優(yōu)化算法構(gòu)建目標函數(shù)，修正無線網(wǎng)節(jié)點測距誤差。Ｄｅｌｉｇｋａｒｉｓ［１６］將粒子群優(yōu)化算法作為神經(jīng)架構(gòu)搜索（Ｎｅｕｒａｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ Ｓｅａｒｃｈ，ＮＡＳ）中的搜索策略組件，以優(yōu)化基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）架構(gòu)的搜索，減少搜索空間大小并降低搜索成本。Ａｍｂｕｊ 等［１７］利用粒子群優(yōu)化算法集成了自適應(yīng)機制和避障策略，結(jié)合ＬｉＤＡＲ 映射技術(shù)獲取環(huán)境信息，提高了機器人的感知能力和避障能力。粒子群優(yōu)化算法作為一種基于群體智能的優(yōu)化方法，其全局搜索、并行計算與自適應(yīng)能力將更好地應(yīng)用于交通、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的多目標優(yōu)化問題。

（２）蟻群優(yōu)化算法

蟻群優(yōu)化算法作為一種基于自然啟發(fā)的優(yōu)化方法，主要特點是通過人工螞蟻［１８］的搜索和優(yōu)化，生成一個收斂于最優(yōu)或近似最優(yōu)解決方案的解決方案集合，更適合處理具有復(fù)雜約束的優(yōu)化問題。如圖２ 所示，蟻巢Ａ 點為起點，食物Ｆ 點為終點。螞蟻從Ａ 點出發(fā)，經(jīng)節(jié)點Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ，嘗試找到從Ｆ 點返回Ａ 點的路徑。由于Ｂ 點和Ｅ 點之間沒有路徑連接，因此螞蟻在Ｅ 點只能選擇走Ｃ 或Ｄ 節(jié)點，最后回到Ａ 點。

假設(shè)節(jié)點Ｃ 和節(jié)點Ｅ 之間、節(jié)點Ｃ 和節(jié)點Ｂ 之間的路徑長度為１，節(jié)點Ｄ 和節(jié)點Ｅ 之間、節(jié)點Ｄ 和節(jié)點Ｂ 之間的路徑長度為２。Ｔ ＝ ０ 時，網(wǎng)絡(luò)中沒有螞蟻留下的信息素，因此螞蟻選擇節(jié)點Ｃ 或節(jié)點Ｄ的概率相同，每個節(jié)點有ｍ ／ ２ 只螞蟻向其行進。在行進過程中，螞蟻釋放信息素以標記最短路徑，最后回到蟻巢；Ｔ ＝ １ 時，有２ｍ ／ ３ 只螞蟻選擇了路徑Ｆ—Ｅ—Ｃ—Ｂ—Ａ 返回蟻巢，這是由于群體中的正反饋機制，即螞蟻根據(jù)之前的信息素標記選擇路徑，最終Ｔ ＝ ２ 時所有螞蟻都選擇走最短路徑返回蟻巢。

現(xiàn)階段通過微調(diào)蟻群算法的期望啟發(fā)因子、信息素啟發(fā)因子與衰減系數(shù)，改進啟發(fā)函數(shù)與搜索策略，引入元啟發(fā)式算法等方法，有效解決了車輛路徑問題（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍ，ＶＲＰ）［２８］的多個擴展問題。與時空軌跡研究類似，其目標都旨在優(yōu)化移動對象或車輛的路徑，以最小化時間、距離、能耗等成本。改進的蟻群算法在圖形結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題中表現(xiàn)出了優(yōu)越性，特別是通過差異化處理初始信息素以減輕初始搜索的盲目性。

１． ３ 時空軌跡表示

時空軌跡是描述移動目標在空間中位置變化過程的數(shù)據(jù)序列，記錄了目標在不同時刻的位置信息［２９］。時空軌跡數(shù)據(jù)通常由ＧＰＳ、加速度計、陀螺儀等不同系統(tǒng)和移動目標的傳感器采集，即時空軌跡可以表示為輸入為時間戳ｔｉ，輸出為空間點ｐｔｉ 的一個映射函數(shù)ｆ：

由于采樣率的限制，實際上獲取的軌跡數(shù)據(jù)是一系列離散的時空點序列，而不是連續(xù)的軌跡。

對函數(shù)ｆ 進行離散采樣，得到包括時間戳ｔｉ 和ｄ 維空間位置信息的空間點ｐｔｉ：

假設(shè)時間戳總數(shù)為Ｎ，將空間點ｐｔｉ 按照時間順序排列，構(gòu)成時空軌跡序列Ｔｒ：

時空軌跡序列可以描述目標的空間位置信息隨時間的變化。通過統(tǒng)計分析與機器學(xué)習(xí)方法獲得目標的速度、方向、加速度等關(guān)鍵特征，挖掘目標的運動規(guī)律和模式，將時空軌跡序列用于研究目標跟蹤［３０］、軌跡預(yù)測［３１］和路線規(guī)劃［３２］等方向。

２ 時空軌跡預(yù)測方法

時空軌跡數(shù)據(jù)的異質(zhì)性，如采樣率變化、長度差異和稀疏性，影響了軌跡預(yù)測的準確性。移動對象所處環(huán)境的動態(tài)變化與自身意圖、周圍目標行為等因素的交叉影響，也增加了軌跡預(yù)測的復(fù)雜度。為此，本文通過分析基于概率統(tǒng)計的方法和機器學(xué)習(xí)的方法，進一步探討群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)應(yīng)用。

２． １ 基于概率統(tǒng)計的時空軌跡預(yù)測方法

早期研究階段主要采用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型進行軌跡預(yù)測，主要采用隱馬爾可夫模型（ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ，ＨＭＭ）［３３］、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＢＮ）［３４］、卡爾曼濾波（Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ＫＦ）［３５］等概率統(tǒng)計方法。ＨＭＭ 具有較好的軌跡預(yù)測效果，特別是在狀態(tài)多變的場景中，其優(yōu)點在于僅依賴于前一個狀態(tài)的歷史信息，適用于情景多變的應(yīng)用［３６－３８］。ＢＮ 廣泛應(yīng)用于分類算法領(lǐng)域，其核心算法基于概率論，通過收集目標的運動特征、環(huán)境信息等數(shù)據(jù)，預(yù)測目標意圖與未來某一時刻可能的位置和軌跡［３９－４１］。ＫＦ 與ＨＭＭ 類似，都是基于歷史序列信息和當前狀態(tài)信息來預(yù)測未來軌跡。優(yōu)點是ＫＦ能夠提供穩(wěn)定的狀態(tài)估計，適合實時性強的應(yīng)用場景［４２－４４］。

Ｋｉｔａｎｉ 等［４５］基于馬爾可夫鏈構(gòu)建模型，利用強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型參數(shù)，結(jié)合最優(yōu)控制理論預(yù)測軌跡，輸出目標的軌跡。王澤天等［４６］利用馬爾可夫鏈計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率建立轉(zhuǎn)移矩陣，預(yù)測移動軌跡。通過與真實數(shù)據(jù)的對比，引入具體路況信息修正狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，提升對下一個路口的預(yù)測準確性。Ｎａｙａｋ等［４７］提出了一種基于貝葉斯方法的行人交通不確定性量化框架，通過使用蒙特卡洛抽樣生成軌跡的分布，對真實世界行人數(shù)據(jù)集進行評估，結(jié)果顯示概率模型的平均預(yù)測路徑更接近真實情況。喬少杰等［４８］通過高斯混合回歸建模，識別移動對象在不同移動模式下的密度分布，再使用高斯過程回歸對分類后的軌跡數(shù)據(jù)進行預(yù)測。Ｂａｒｔｈ 等［４９］提出了基于圖像的新方法，可以準確地跟蹤車輛，其方法主要基于擴展的ＫＦ 器將３Ｄ 點云中的信息與構(gòu)建的協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)彎模型結(jié)合進行預(yù)測，但可能存在計算復(fù)雜度高和精度下降的問題，特別是在長序列預(yù)測中。此外，該方法還需要大量的計算資源和存儲空間來處理３Ｄ 點云數(shù)據(jù)，可能不適合實時性強的應(yīng)用場景。Ｑｉａｏ 等［５０］提出了一種三合一道路約束交通網(wǎng)絡(luò)軌跡預(yù)測模型，以解決交通網(wǎng)絡(luò)中的軌跡預(yù)測問題。該模型通過集成３ 項技術(shù)來實現(xiàn)軌跡預(yù)測：① 基于交通網(wǎng)絡(luò)的雙層運動目標動態(tài)索引結(jié)構(gòu)，旨在提高索引效率；② 興趣區(qū)域（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＲＯＩ）發(fā)現(xiàn)算法，用于對大量軌跡點進行聚類，劃分出不同的簇；③ 基于頻繁軌跡模式樹（Ｆｒｅｑｕｅｎｔ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｔｒｅｅ，ＦＴＰＴｒｅｅ）的方法，用于發(fā)現(xiàn)頻繁軌跡模式，并預(yù)測目標在ＲＯＩ 內(nèi)的未來位置。

ＦＴＰＴｒｅｅ 的根節(jié)點Ｒ 為空，子節(jié)點Ｎ 為原子道路項，每個節(jié)點具有道路項標識ｉｄ、訪問次數(shù)ｃｏｕｎｔ和指向ＦＴＰＴｒｅｅ 中具有下一個相同ｉｄ 的節(jié)點指針ｐｏｉｎｔｅｒ。此外，頻繁道路項頭表Ｈ 包含道路項標識Ｉｔｅｍ ｉｄ 和指向ＦＴＰＴｒｅｅ 中該道路項第一個節(jié)點的ｈｅａｄ ｏｆ ｎｏｄｅｌｉｎｋ 兩個字段。則ＦＴＰＴｒｅｅ 樹可以表示為：

２． ２ 基于機器學(xué)習(xí)的時空軌跡預(yù)測方法

在機器學(xué)習(xí)方法中，常將時空軌跡預(yù)測定義為一個有監(jiān)督學(xué)習(xí)的回歸性問題，主要分為支持向量機［５１］、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＢＮＮ）［５２］、深度學(xué)習(xí)［５３］等方法。支持向量機適用于低維和高維數(shù)據(jù)，并能處理少量或大量特征，但在處理大規(guī)模訓(xùn)練樣本時存在對缺失數(shù)據(jù)敏感的問題，需要精細的參數(shù)調(diào)節(jié)。因此，支持向量機適用于單一監(jiān)控下的軌跡預(yù)測，數(shù)據(jù)量不大、軌跡變化平穩(wěn)的場景。ＢＮＮ 具有強大的非線性映射和自學(xué)習(xí)能力，少量神經(jīng)元受損不影響訓(xùn)練結(jié)果。但初始權(quán)重敏感可能導(dǎo)致局部最小化問題，使得不同初始權(quán)重下的訓(xùn)練結(jié)果可能不同。ＢＮＮ 適用于大多數(shù)軌跡預(yù)測場景，尤其在輸入?yún)?shù)更多的復(fù)雜場景中，更容易實現(xiàn)有區(qū)分性的預(yù)測。深度學(xué)習(xí)方法不僅可以更好地處理時間序列數(shù)據(jù)，還可以捕捉更復(fù)雜的空間特征。相比于ＢＮＮ，深度學(xué)習(xí)方法包括了更多種類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ＣＮＮ 和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）。強化學(xué)習(xí)［５４］作為機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，與深度學(xué)習(xí)融合，能夠更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜特征，因此在交通軌跡預(yù)測中可能具有更大的優(yōu)勢。

Ａｌａｈｉ 等［５５］首先提出將行人軌跡預(yù)測問題建模為序列生成任務(wù)，并取得了不錯的效果。之后Ｂａｒｔｏｌｉ 等［５６］在此基礎(chǔ)上進行了拓展，提出了一種基于情景感知的長短期記憶（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）網(wǎng)絡(luò)模型，相比先前的工作加入了環(huán)境中的靜態(tài)對象因素，通過情景感知層對人與環(huán)境的關(guān)系建模，實現(xiàn)了學(xué)習(xí)和預(yù)測在人行道、博物館或購物中心等復(fù)雜環(huán)境下的移動對象軌跡。

謝添丞等［５７］使用ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ 從場景中提取環(huán)境特征與上下文信息進行融合，綜合考慮目標行人的社會影響和隱藏狀態(tài)，目標行人所受力示意如圖３所示。

社會力函數(shù)適用于模擬和計算復(fù)雜場景中行人移動過程中受到的影響，能夠量化周圍行人、車輛以及障礙物之間互動關(guān)系，行人社會力函數(shù)如下：

喬少杰等［５８］引入了前序、后序軌跡和投影數(shù)據(jù)庫的概念，并設(shè)計了一種基于前綴投影技術(shù)的增量式軌跡預(yù)測方法ＰｒｅｆｉｘＴＰ，充分利用了時空軌跡數(shù)據(jù)在時間和空間維度上的依賴性與相關(guān)性。Ｆｅｎｇ等［５９］提出了一種基于網(wǎng)格搜索—粒子群優(yōu)化算法的變道識別模型，借助支持向量機從車輛變道軌跡數(shù)據(jù)中充分提取主要特征信息，并對車輛實際換道過程進行辨識建模，對車輛橫向運動軌跡進行預(yù)測分析。Ｇｕｏ 等［６０］提出了一種基于支持向量機和改進的基于門控循環(huán)單元模型的預(yù)測方法，用于車道偏離預(yù)測。這種方法結(jié)合了支持向量機模型的非線性映射能力和基于門控循環(huán)單元模型的自適應(yīng)能力，可以更準確地預(yù)測車輛的未來軌跡，并根據(jù)駕駛員的狀態(tài)自適應(yīng)地調(diào)整安全邊界。Ｆａｎｇ 等［６１］在時空特征建模階段結(jié)合了圖卷積網(wǎng)絡(luò)（Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＧＣＮ）模型，以捕捉流量的空間相關(guān)性和時間動態(tài)性，提出一種基于時空軌跡數(shù)據(jù)的多層次交通預(yù)測框架，以應(yīng)對復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的軌跡預(yù)測問題，但容易忽視個體差異，存在實時預(yù)測能力不足的問題。

２． ３ 群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)路線

現(xiàn)階段群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)能夠通過分布式計算和自適應(yīng)學(xué)習(xí)，克服現(xiàn)有方法的計算復(fù)雜度和有限泛化性，提供更加準確和高效的軌跡預(yù)測結(jié)果。群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)路線如圖４ 所示，通過社交媒體平臺、移動應(yīng)用程序與定位系統(tǒng)等獲取時空軌跡數(shù)據(jù)，通過特征提取與降維等預(yù)處理方法后，結(jié)合群體智能算法實現(xiàn)時空軌跡預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于智慧城市建設(shè)、物流與供應(yīng)鏈管理、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療健康等領(lǐng)域。

Ｘｉａ 等［６２］探討了基于徑向基函數(shù)（Ｒａｄｉａｌ ＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＲＢＦ）的空中目標軌跡預(yù)測問題，為解決灰狼優(yōu)化（Ｇｒｅｙ Ｗｏｌｆ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ，ＧＷＯ）算法易陷入局部優(yōu)化導(dǎo)致優(yōu)化過程早期終止的問題，提出粒子群－灰狼融合（ＰＳＯＧＷＯ）算法以調(diào)整ＲＢＦ 參數(shù)。用于實驗的時空軌跡數(shù)據(jù)采集頻率為每秒一次，每個數(shù)據(jù)點由目標位置的三維坐標和５ 個附加屬性組成，即加速度、速度、空氣阻力、空氣溫度和空氣壓力。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集由１ ｍｉｎ 內(nèi)每１ ｓ 間隔的飛行軌跡組成，而測試數(shù)據(jù)集由當前時間加１ ｓ 的飛行軌跡組成。實驗結(jié)果表明，使用ＰＳＯＧＷＯＲＢＦ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測飛行目標軌跡的最大絕對誤差分別為０． ０１２、０． ０２、０． ００９ ｋｍ，最大相對誤差分別為０． ５２％ 、１． ８４％ 、３． ０４％ ，預(yù)測的飛行目標軌跡更加貼近實際值，能夠有效提高航空交通控制領(lǐng)域?qū)︼w行目標預(yù)測的準確性，增強實時處理高速數(shù)據(jù)的能力。

王均剛等［６３］提出了一種基于粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量回歸（Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ Ｓｕｐｐｏｒｔ ＶｅｃｔｏｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＬＳＳＶＲ）預(yù)測模型，利用船舶自動識別系統(tǒng)（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，ＡＩＳ）數(shù)據(jù)中的經(jīng)度、緯度、航速、航向作為特征量，采用滑動窗口的方式處理連續(xù)流入的數(shù)據(jù)，對窗口中的數(shù)據(jù)進行預(yù)測和更新。在經(jīng)度預(yù)測中，ＳＷＰＳＯＬＳＳＶＲ 模型的均方根誤差（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）分別比ＰＳＯＬＳＴＭ 模型和ＰＳＯＬＳＳＶＲ 模型低４． ９８％ 和２． ５６％ ，在緯度預(yù)測中，ＲＭＳＥ 分別比ＰＳＯＬＳＴＭ 模型和ＰＳＯＬＳＳＶＲ 模型低６． ３３％ 和６． ３４％ 。同時，該模型與其他優(yōu)化算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行深入集成和融合，有效提高了海事導(dǎo)航相關(guān)領(lǐng)域的智能化和自動化水平。

３ 技術(shù)應(yīng)用場景與未來展望

群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)通過融合群體智能算法和機器學(xué)習(xí)方法，實現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境中的時空軌跡預(yù)測。目前，群體智能在時空軌跡預(yù)測領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景包括交通路徑規(guī)劃、自然環(huán)境監(jiān)測與操作風(fēng)險預(yù)警。

（１）交通路徑規(guī)劃

群體智能可以建立交通流動態(tài)模型以識別交通流模式、優(yōu)化路線和改善交通管理系統(tǒng)。通過分析車輛ＧＰＳ 數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù)，預(yù)測交通狀況，實時預(yù)測交通狀態(tài)并提供可靠的預(yù)測結(jié)果，有效緩解交通擁堵［６４］。在此基礎(chǔ)上，群體智能算法還可以對交通管理系統(tǒng)進行優(yōu)化［６５］，例如對交通信號控制和匝道計量進行調(diào)整，以最小化擁堵，整體改善交通情況。

（２）自然環(huán)境監(jiān)測

山體滑坡、洪澇、森林火災(zāi)等災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警也是群體智能算法的重要應(yīng)用之一。例如，在山體滑坡實時監(jiān)測預(yù)警［６６］中，通過結(jié)合高精度無線電測距技術(shù)可以對監(jiān)測預(yù)警節(jié)點進行精確定位，利用粒子群優(yōu)化算法對監(jiān)測節(jié)點獲取的時空數(shù)據(jù)進行優(yōu)化和評估，實現(xiàn)對滑坡風(fēng)險的精準評估和預(yù)警，從而為災(zāi)害防治和減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

（３）操作風(fēng)險預(yù)警

操作風(fēng)險預(yù)警主要涵蓋網(wǎng)絡(luò)攻擊預(yù)警、供應(yīng)鏈中斷預(yù)警、金融預(yù)警等。在醫(yī)療供應(yīng)鏈管理［６７］中，應(yīng)用群體智能方法可以聚合決策者偏好，準確反映決策標準之間的相互關(guān)系，旨在識別和應(yīng)對供應(yīng)鏈中斷的風(fēng)險，以確保醫(yī)療資源的可靠供應(yīng)和醫(yī)療服務(wù)的連續(xù)性。

未來群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)的發(fā)展方向可以集中在認知增強、自治系統(tǒng)和去中心化學(xué)習(xí)３ 個方面。其中，認知增強旨在開發(fā)基于人機協(xié)同學(xué)習(xí)的軌跡預(yù)測系統(tǒng)，以提高預(yù)測模型的準確性。自治系統(tǒng)將集成多模態(tài)學(xué)習(xí)和智能決策，如增強無人機集群路徑規(guī)劃的自治能力。去中心化學(xué)習(xí)將研究基于邊緣計算和點對點技術(shù)的群體智能軌跡預(yù)測系統(tǒng)，以適應(yīng)復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境和任務(wù)需求。

４ 結(jié)束語

新興的情景感知和群體智能技術(shù)為捕捉和預(yù)測移動對象的軌跡變化提供了有效的解決方案，本文對群體智能研究中常用的公開數(shù)據(jù)集進行了總結(jié)，包括數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)內(nèi)容和數(shù)據(jù)特點。詳細介紹了粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化２ 個群體智能技術(shù)的核心優(yōu)化方法，并對時空軌跡表示方法進行了闡述。在時空軌跡預(yù)測領(lǐng)域，本文總結(jié)了基于概率統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)的預(yù)測方法，并對當前群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)方法進行了分析。最后，文章總結(jié)了未來群體智能驅(qū)動的時空軌跡預(yù)測技術(shù)的發(fā)展方向?qū)⒓性谡J知增強、自治系統(tǒng)和去中心化學(xué)習(xí)３ 個方面，以實現(xiàn)基于人機協(xié)同學(xué)習(xí)、多模態(tài)智能決策和邊緣計算的高準確性軌跡預(yù)測系統(tǒng)，推動時空軌跡預(yù)測領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用發(fā)展。

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［３６］ ＺＨＡＮＧ Ｘ Ｙ，ＬＩＵ Ｇ，ＨＵ Ｃ，ｅｔ ａｌ． Ｗａｖｅｌｅｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｂａｓｅｄ Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｌａｒｇｅ Ｓｈｉｐ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ［Ｃ ］ ∥ ２０１９ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ：ＩＥＥＥ，２０１９：２９１３－２９１８．

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［５１］ ＢＯＵＢＥＺＯＵＬ Ａ，ＫＯＩＴＡ Ａ，ＤＡＵＣＨＥＲ Ｄ． Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｔｒａ ｊｅｃｔｏｒｉｅｓ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ ｆｏｒ Ｆａｉｌｕｒｅ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［Ｃ］∥２００９ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ Ｅｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｂｅｉｒｕｔ：ＩＥＥＥ，２００９：４８６－４９１．

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［５４］ ＣＨＥＮ Ｊ Ｌ，ＫＡＮＧ Ｊ Ｗ，ＸＵ Ｍ Ｒ，ｅｔ ａｌ． Ｍｕｌｔｉａｇｅｎｔ Ｄｅｅｐ Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｄｙｎａｍｉｃ Ａｖａｔａｒ Ｍｉｇｒａｔｉｏｎ ｉｎ Ａｉｏｔｅｎａｂｌｅｄ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｍｅｔａｖｅｒｓｅｓ ｗｉｔｈ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ Ｊｏｕｒｎａｌ，２０２４，１１ （１）：７０－８３．

［５５］ ＡＬＡＨＩ Ａ，ＧＯＥＬ Ｋ，ＲＡＭＡＮＡＴＨＡＮ Ｖ，ｅｔ ａｌ． Ｓｏｃｉａｌ ＬＳＴＭ：Ｈｕｍａｎ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｒｏｗｄｅｄ Ｓｐａｃｅｓ［Ｃ ］ ∥ ２０１６ ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ （ＣＶＰＲ）． Ｌａｓ Ｖｅｇａｓ：ＩＥＥＥ，２０１６：９６１－９７１．

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［５９］ ＦＥＮＧ Ｙ Ｙ，ＹＡＮ Ｘ Ｌ． Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｂａｓｅｄ Ｌａｎｅｃｈａｎｇｉｎｇ Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ Ｌａｔｅｒａｌ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０２２，１：３６３２３３３．

［６０］ ＧＵＯ Ｌ，ＱＩＮ Ｚ Ｋ，ＧＥ Ｐ，ｅｔ ａｌ． Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｌａｎｅｄｅｐａｒｔｕｒｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｗｉｔｈ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ ａｎｄ Ｇａｔｅｄ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｕｎｉｔ Ｍｏｄｅｌｓ ［Ｊ ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐａｒｔ ＡＳｙｓｔｅｍｓ，２０２２，１４８（１１）：１６２－１７１．

［６１］ ＦＡＮＧ Ｚ Ｑ，ＰＡＮ Ｌ，ＣＨＥＮ Ｌ，ｅｔ ａｌ． ＭＤＴＰ：Ａ Ｍｕｌｔｉ ｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｅｐ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｖｅｒ Ｓｐａｔｉｏ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｄａｔａ ［Ｊ］． Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＶＬＤＢ Ｅｎｄｏｗｍｅｎｔ，２０２１，１４（８）：１２８９－１２９７．

［６２］ ＸＩＡ Ｓ，ＷＡＮＧ Ｚ，ＹＵ Ｈ，ｅｔ ａｌ． Ａ ＰＳＯＧＷＯＲＢＦ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ Ａｉｒ Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ［Ｃ］∥ Ｐｒｏ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０２２ ５ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａ ｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ． Ｈａｎｇｚｈｏｕ：ＩＣＭＬ，２０２２：７６－８１．

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［６４］ ＯＭＡＲ Ｍ，ＹＡＫＵＢ Ｆ，ＡＢＤＵＬＬＡＨ Ｓ Ｓ，ｅｔ ａｌ． Ｏｎｅｓｔｅｐ ｖｓ Ｈｏｒｉｚｏｎｓｔｅｐ Ｔｒａｉｎｉｎｇ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｓｔｅｐ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｆｌｏｗ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｄｉｒｅｃｔ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｇｒｉｄ Ｓｅａｒｃｈ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ ［Ｊ ］． Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．２０２４，２５２：１２４－１５７．

［６５］ ＭＩＮＧ Ｂ Ｏ Ｊ，ＷＯＮＧ Ｒ Ｔ Ｋ，ＪＡＳＳＥＲ Ｍ Ｂ，ｅｔ ａｌ． Ｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｎ Ｒｏｕｎｄａｂｏｕｔｓ ［Ｃ ］∥ ２０２３ ＩＥＥＥ １３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ． Ｓｈａｈ Ａｌａｍ：ＩＥＥＥ，２０２３：３４０－３４５．

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［６７］ ＳＥＮＡＰＡＴＩ Ｔ，ＳＡＲＫＡＲ Ａ，ＣＨＥＮ Ｇ Ｙ． Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｄｒｉｖｅｎ Ｇｒｏｕｐ Ｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｓｕｇｅｎｏ Ｗｅｂｅｒ Ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ Ｎｏｒｍｓ ｉｎ ａ Ｄｕａｌ Ｈｅｓｉｔａｎｔ Ｑｒｕｎｇ Ｏｒｔｈｏ ｐａｉｒ Ｆｕｚｚｙ Ｃｏｎｔｅｘｔ［Ｊ］． Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０２４，１３５（１）：１０８７９４．

作者簡介

潘樂盈 女，（１９９９—），碩士研究生。主要研究方向：軌跡預(yù)測、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘。

（通信作者）韓 楠 女，（１９８４—），博士，副教授。主要研究方向：時空數(shù)據(jù)庫、人工智能。

羅 娜 女，（２０００—），碩士研究生。主要研究方向：軌跡預(yù)測、時空數(shù)據(jù)庫。

樊瀚林 男，（１９９９—），碩士研究生。主要研究方向：人工智能、軌跡預(yù)測、數(shù)據(jù)庫。

楊博淵 男，（２０００—），碩士研究生。主要研究方向：人工智能、軌跡預(yù)測。

張杉彬 男，（１９９８—），碩士研究生。主要研究方向：軌跡預(yù)測、數(shù)據(jù)挖掘、軌跡大數(shù)據(jù)。

喬少杰 男，（１９８１—），博士，教授。主要研究方向：移動數(shù)據(jù)庫、時空數(shù)據(jù)庫、軌跡數(shù)據(jù)挖掘。