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刊名：计算机应用研究
发表时间：2016-02-01
摘要:
基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔可夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔可夫模型挖掘方法.该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机模型,结合当前实际轨迹数据,动态自适应预测将来的位置信息.实验结果表明:相比固定阶马尔可夫模型,随着阶数的增加(L≥2),固定阶马尔可夫模型预测的精度逐步降低,而该方法能动态自适应,精度保持在81.3％左右,取得较好的预测效果;同时,该方法只需线性的时间和空间开销,大大降低了存储空间和时间,能实现大规模数据的在线学习.
刊名：计算机应用研究
发表时间：2017-10-01
摘要:
针对海量的用户轨迹数据进行研究,提出一种动态分析移动对象轨迹模式、预测轨迹位置的方法(PRED).首先使用改进的模式挖掘模型,提取轨迹频繁模式(简称T-模式);然后提出DPTUpdate算法,设计蕴涵时空信息的快捷数据结构——DPT(dynamic pattern tree),存储和查询移动物体的T-模式,并提出Prediction算法计算最佳匹配度,得到移动对象轨迹的预测位置.基于真实数据集进行对比实验,结果证明,PRED方法可提供动态分析的能力,平均准确率达到72％、平均覆盖率达到92.1％,与已有方法相比,其预测效果有显著提升.
刊名：物联网技术
发表时间：2014-10-01
摘要:
针对传统序列模式挖掘算法都是针对单机环境、静态实例以及非连续轨迹的不足，提出了Map/Reduce系统与经过优化的PrefixSpan序列模式挖掘算法相结合的改进型算法。该算法在生成投影数据库时，只有当待投影序列的第一个元素和前缀的最后一个元素相同时才会被选中，保证了挖掘出的都是连续轨迹片段。同时采用并行处理的方法，使用Map函数构建每个频繁序列前缀对应的投影数据库，使用Reduce函数整合所有的中间键值对得到需要的结果。
刊名：计算机应用研究
发表时间：2017-10-01
摘要:
针对海量的用户轨迹数据进行研究,提出一种动态分析移动对象轨迹模式、预测轨迹位置的方法(PRED).首先使用改进的模式挖掘模型,提取轨迹频繁模式(简称T-模式);然后提出DPTUpdate算法,设计蕴涵时空信息的快捷数据结构——DPT(dynamic pattern tree),存储和查询移动物体的T-模式,并提出Prediction算法计算最佳匹配度,得到移动对象轨迹的预测位置.基于真实数据集进行对比实验,结果证明,PRED方法可提供动态分析的能力,平均准确率达到72％、平均覆盖率达到92.1％,与已有方法相比,其预测效果有显著提升.
刊名：计算机应用研究
发表时间：2016-02-01
摘要:
基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔可夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔可夫模型挖掘方法.该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机模型,结合当前实际轨迹数据,动态自适应预测将来的位置信息.实验结果表明:相比固定阶马尔可夫模型,随着阶数的增加(L≥2),固定阶马尔可夫模型预测的精度逐步降低,而该方法能动态自适应,精度保持在81.3％左右,取得较好的预测效果;同时,该方法只需线性的时间和空间开销,大大降低了存储空间和时间,能实现大规模数据的在线学习.
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