简介： 一种基于GCN‑GRU的露天矿卡车停留区域活动识别方法，属于轨迹数据挖掘领域。方法如下：基于车辆的唯一标识ID和时间，对GPS轨迹数据进行过滤，即数据筛选，以消除无效的数据；基于过滤后的GPS轨迹数据，根据车辆实际的停留时间状况，设置合适的阈值来对轨迹数据进行停留区域识别；基于得到的卡车停留区域，提取其基本特征，将停留区域按照时间顺序相连构建图，并得到邻接矩阵；基于所提取特征和邻接矩阵，使用GCN神经网络对停留区域进行特征嵌入，将停留区域特征转化为特征向量；基于所得到的特征向量，使用GRU神经网络对停留区域序列进行训练，最终得到分类结果。该方法按照时间顺序构建了以停留区域为顶点的邻接矩阵，将GCN神经网络与GRU神经网络模型结合，GCN神经网络能够提取当前停留区域前后停留区域的特征，而GRU神经网络则能够捕捉之前所有停留区域的特征，以此提高了识别准确性。