基于改进马尔科夫链的移动轨迹预测方法

• 作者: 王泽天 高全力 高岭
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 移动轨迹预测 无人驾驶 马尔科夫链 路况信息 智能交通
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 97-102
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2020.02.014

摘要

为了解决车联网技术中移动轨迹预测精度与实时性难以平衡等问题,提出利用改进的马尔科夫链预测移动轨迹的方法.首先,分析车辆历史路径的地点分布和实时路况;然后,交叉比对转移矩阵中的具体数值,融合具体的路况信息判断车辆出行的影响;最后,将具体的路况信息加入转移矩阵的计算中,对车辆的下一个路口进行预测.真实数据集中的实验分析表明,相比于传统马尔科夫链方法,该方法可以达到75％的平均预测精度,较大地提高了预测准确性,验证了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高岭	西安工程大学计算机科学学院	15	21	3.0	4.0
2	高全力	西安工程大学计算机科学学院	6	8	2.0	2.0
3	王泽天	西安工程大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0