基于改进贝叶斯方法的轨迹预测算法研究

• 作者: 孙德厂 李万高 赵雪梅
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹预测 马尔可夫模型 贝叶斯推理
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1960-1963
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1960

摘要

针对传统轨迹预测方法在历史轨迹数目有限时,预测准确度较低的问题,提出一种改进的贝叶斯推理(MBI)方法,MBI构建了马尔可夫模型来量化相邻位置的相关性,并通过对历史轨迹进行分解来获得更准确的马尔可夫模型,最后得到改进的贝叶斯推理公式.实验结果表明,MBI方法比现有方法的预测速度快2到3倍,并且有较高的准确度和稳定性.MBI方法充分利用现有轨迹信息,不仅提高了查询效率,还保证了较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵雪梅		14	66	5.0	8.0
2	李万高	河南工程学院计算机学院	18	71	5.0	8.0
3	孙德厂	中国科学院沈阳自动化研究所	8	55	5.0	7.0