计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
7期
1960-1963
,共4页
轨迹预测%马尔可夫模型%贝叶斯推理
軌跡預測%馬爾可伕模型%貝葉斯推理
궤적예측%마이가부모형%패협사추리
trajectory prediction%Markov model%Bayesian inference
针对传统轨迹预测方法在历史轨迹数目有限时,预测准确度较低的问题,提出一种改进的贝叶斯推理(MBI)方法,MBI构建了马尔可夫模型来量化相邻位置的相关性,并通过对历史轨迹进行分解来获得更准确的马尔可夫模型,最后得到改进的贝叶斯推理公式.实验结果表明,MBI方法比现有方法的预测速度快2到3倍,并且有较高的准确度和稳定性.MBI方法充分利用现有轨迹信息,不仅提高了查询效率,还保证了较高的预测精度.
針對傳統軌跡預測方法在歷史軌跡數目有限時,預測準確度較低的問題,提齣一種改進的貝葉斯推理(MBI)方法,MBI構建瞭馬爾可伕模型來量化相鄰位置的相關性,併通過對歷史軌跡進行分解來穫得更準確的馬爾可伕模型,最後得到改進的貝葉斯推理公式.實驗結果錶明,MBI方法比現有方法的預測速度快2到3倍,併且有較高的準確度和穩定性.MBI方法充分利用現有軌跡信息,不僅提高瞭查詢效率,還保證瞭較高的預測精度.
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