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前綴投影技術(shù)的大規(guī)模軌跡預(yù)測模型

2017-12-25 | rar | 1.39 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

   智能手機(jī)、車載GPS終端、可穿戴設(shè)備產(chǎn)生了海量的軌跡數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅描述了移動對象的歷史軌跡。而且精確地反映出移動對象的運(yùn)動特點.已有軌跡預(yù)測方法的不足在于:不能同時兼具預(yù)測的準(zhǔn)確性和時效性。有效的軌跡預(yù)測受限于路網(wǎng)等局部空間范圍。無法處理復(fù)雜、大規(guī)模位置數(shù)據(jù).為了解決上述問題。針對海量移動對象軌跡數(shù)據(jù),結(jié)合頻繁序列模式發(fā)現(xiàn)的思想,提出了基于前綴投影技術(shù)的軌跡預(yù)測模型PPTP(prefix projection based trajectory prediction modeD,包含兩個關(guān)鍵步驟:(1)挖掘頻繁軌跡模式,構(gòu)造投影數(shù)據(jù)庫并遞歸挖掘頻繁前序軌跡模式;(2)軌跡匹配。以不同頻繁序列模式作為前綴增量式擴(kuò)展生成頻繁后序軌跡,將大于最小支持度閾值的最長連續(xù)軌跡作為結(jié)果輸出,算法的優(yōu)勢在于:可以通過較短的頻繁序列模式。增量式生成長軌跡模式:不會產(chǎn)生無用的候選軌跡。彌補(bǔ)頻繁模式挖掘計算代價較高的不足彳4用真實大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度實驗。表明PPTP軌跡預(yù)測算法具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確性,相對于1階馬爾可夫鏈預(yù)測算法,其平均預(yù)測準(zhǔn)確率可以提升3 9.8%.基于所提出的軌跡預(yù)測模型。開發(fā)了一個通用的軌跡預(yù)測系統(tǒng)。能夠可視化輸出完整的軌跡路線。為用戶路徑規(guī)劃提供輔助決策支持.

前綴投影技術(shù)的大規(guī)模軌跡預(yù)測模型

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