基于GPS轨迹数据的混合多步Markov位置预测

• 作者: 乔建忠 李昇智 杨迪 林树宽
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 位置预测 混合多步Markov模型 区域轨迹 Markov模型的影响系数 地图区域划分
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1686-1690
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2017.12.004

摘要

随着移动设备和定位技术的广泛应用,基于位置服务成为研究热点,位置预测是其重要研究内容.基于GPS轨迹数据,对位置预测方法进行研究.Markov模型可以较好地表示时序数据,因此可较好地用于位置建模和预测.在基于Markov建模的位置预测中,1阶Markov模型存在轨迹信息利用不充分、预测准确率低的问题;而多阶Markov模型存在状态空间急剧膨胀的问题.针对这些问题,提出了基于混合多步Markov模型的位置预测方法,在将原始GPS轨迹转化为区域轨迹的基础上,对各多步模型进行融合,提出了基于Adaboost框架的各多步模型影响系数的生成方法,在保证状态空间不变的情况下提高了预测准确性.真实数据集上的实验验证了所提位置预测方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林树宽	东北大学计算机科学与工程学院	38	191	7.0	12.0
2	乔建忠	东北大学计算机科学与工程学院	42	161	8.0	10.0
3	李昇智	东北大学计算机科学与工程学院	4	14	2.0	3.0
4	杨迪	东北大学计算机科学与工程学院	3	9	2.0	3.0