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摘要:
本文在分析了现有轨迹模型基础上,提出了轨迹相似度计算模型以及基于移动对象加速度和轨迹偏转角的移动对象轨迹预测模型,综合计算和预测模型提出了移动对象轨迹预测方法.该方法包括:1)对历史轨迹基于轨迹相似度进行聚类分析,形成训练集聚类,并基于各训练集聚类对目标移动对象的轨迹数据进行轨迹相似度并行计算,找出最大相似度的历史轨迹;2)结合历史轨迹以及移动对象加速度和轨迹偏转角的预测模型进行轨迹预测.经过对测试轨迹集进行实验的结果表明,本方法在误差为500 m以内的预测准确率能达到90% 以上,而且预测时间相对较短,具有较高的实用价值.
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内容分析
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文献信息
篇名 多维空间中基于模式的移动对象轨迹预测
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 欧式空间的轨迹预测 道路非受限目标 聚类算法 模式挖掘 多核并行计算
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 113-119
页数 7页 分类号
字数 5341字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006158
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邵培南 中国电子科技集团公司第三十二研究所 10 20 4.0 4.0
2 章梦杰 中国电子科技集团公司第三十二研究所 1 4 1.0 1.0
3 于铭华 中国电子科技集团公司第三十二研究所 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
欧式空间的轨迹预测
道路非受限目标
聚类算法
模式挖掘
多核并行计算
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
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