基于灰色Markov模型的移动对象位置预测研究

发布时间：2021-12-29 17:55

　　论文针对移动对象位置预测问题,提出了基于灰色Markov模型的预测方法。首先将问题抽象为单变量的灰色系统构建GM（1,1）模型。接着,以一分钟为间隔,提取GeoLife中的部分GPS轨迹数据代入预测模型,并且针对其结果对模型进行检验。最后将Markov模型引入到GM（1,1）模型中再次进行实验,与传统GM（1,1）模型进行对比。实验结果表明,灰色Markov模型相比于灰色模型在移动对象位置预测上误差更小,预测结果更为精确可靠。 

【文章来源】：计算机与数字工程. 2019,47(11)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

预测数据与实际数据移动轨迹图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于修正残差的G-Markov模型的河南省小麦产量预测[J]. 谷艳华,雷玉琼.  河南科技学院学报(自然科学版). 2018(06)
[2]基于灰色理论的人体步态预测[J]. 丁峰,韩云鹏,顾承超,韩双玲.  计算机应用与软件. 2017(10)
[3]基于Markov模型与轨迹相似度的移动对象位置预测算法[J]. 宋路杰,孟凡荣,袁冠.  计算机应用. 2016(01)
[4]基于累积法的灰色马尔科夫预测模型及其应用[J]. 张国帅.  统计与决策. 2011(08)

硕士论文
[1]基于混合多步Markov模型的位置预测方法研究[D]. 杨迪.东北大学 2014
[2]灰色系统理论及其应用[D]. 温丽华.哈尔滨工程大学 2003



本文编号：3556600