基于Markov模型与轨迹相似度的移动对象位置预测算法

发布时间：2017-12-15 03:22

  本文关键词：基于Markov模型与轨迹相似度的移动对象位置预测算法

  更多相关文章： 轨迹相似度 位置预测 移动对象 马尔可夫模型 稀疏性

【摘要】：针对低阶Markov模型预测精度较差,以及多阶Markov模型预测稀疏率高的问题,提出一种基于Markov模型与轨迹相似度(MMTS)的移动对象位置预测算法。该方法借鉴了Markov模型思想对移动对象的历史轨迹进行建模,并将轨迹相似度作为位置预测的重要因素,以Markov预测模型的预测结果集作为预测候选集,结合相似度因素得出最终预测结果。实验结果表明,与k阶Markov模型相比,该方法的预测性能不会随着训练样本大小及阶数k的变化受到很大的影响,并且在大幅降低k阶Markov模型预测稀疏率的同时将预测精度平均提高了8%以上。所提方法不仅解决了k阶Markov模型的预测稀疏率高及预测精度不足的问题;同时提高了预测的稳定性。
【作者单位】： 中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家863计划项目(2012AA011004) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013XK10) 国家自然科学基金煤炭联合基金重点项目(U1261201)~~
【分类号】：O211.62;TP391.1
【正文快照】： 0引言随着移动便携设备的普及和定位技术的发展,基于位置的服务得到了广泛的应用。当前基于位置的服务主要集中于定位查询及位置共享,这些应用主要关注于给用户提供有关当前位置的服务。为了使服务更具前瞻性,移动对象位置预测技术越来越受到国内外研究学者的关注[1]。移动对

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