基于Markov模型与轨迹相似度的移动对象位置预测算法

• 作者: 孟凡荣 宋路杰 袁冠
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹相似度 位置预测 移动对象 马尔可夫模型 稀疏性
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 第32届中国数据库学术会议(NDBC 2015)
• 页码范围: 39-43,65
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 6565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0039

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟凡荣	中国矿业大学计算机科学与技术学院	81	935	16.0	28.0
2	袁冠	中国矿业大学计算机科学与技术学院	15	169	5.0	13.0
3	宋路杰	中国矿业大学计算机科学与技术学院	1	20	1.0	1.0