简介:
一种面向数据稀疏环境下的移动路径混合预测方法,包括以下步骤:获取移动位置数据信息;数据处理:对于数据进行数据预处理和数据语义解析;构建语义知识库:对原始轨迹数据进行富语义转化与融合处理,构建语义知识库;构建混合在线预测模型:基于语义知识库,建立基于前向模式相似度匹配计算与高阶马尔可夫模型的混合在线预测模型;预测路径输出:在混合在线预测模型中输入待预测轨迹片段进行预测,输出预测路径。本发明有效克服数据稀疏所带来的模式匹配失效问题,同时显著了提升路径预测的准确性,满足了移动服务应用对于实时性、高效性、可预测性等方面的需求。
一种面向数据稀疏环境下的移动路径混合预测方法,包括以下步骤:获取移动位置数据信息;数据处理:对于数据进行数据预处理和数据语义解析;构建语义知识库:对原始轨迹数据进行富语义转化与融合处理,构建语义知识库;构建混合在线预测模型:基于语义知识库,建立基于前向模式相似度匹配计算与高阶马尔可夫模型的混合在线预测模型;预测路径输出:在混合在线预测模型中输入待预测轨迹片段进行预测,输出预测路径。本发明有效克服数据稀疏所带来的模式匹配失效问题,同时显著了提升路径预测的准确性,满足了移动服务应用对于实时性、高效性、可预测性等方面的需求。