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為分析社區中老年人空間行為軌跡的規律并識別其異常空間行為軌跡，建立了基于動態時間規整（ 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）的社區老年異常空間行為軌跡分析模型。首先，利用社區內老年人空間軌跡定位數據，采用S- DBSCAN聚類算法對連續空間軌跡進行聚類分析，提取老年人的動態行為鏈。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軌跡進行異常模式識別。最后，結合異常軌跡模式、老年人背景信息、氣象信息，建立社區老年人異常行為風險分析模型，分析老年人在岀現軌跡異常情況下的安全風險，并基于微軟亞洲硏究院的開源軌跡數據集 Geolife對建立的模型進行了驗證。研究結果表明，模型可以識別老年人岀行時的異常空間軌跡，分析其安全鳳險。研究成果可以為居委會、社區物業、養老機構等部門的老年人安全管理工作提供方法支持。
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