计算机应用
計算機應用
계산궤응용
Journal of Computer Applications
2015年
11期
3161-3165
,共5页
轨迹预测%数据稀疏%迭代网格划分%L-Z熵估计%子轨迹综合
軌跡預測%數據稀疏%迭代網格劃分%L-Z熵估計%子軌跡綜閤
궤적예측%수거희소%질대망격화분%L-Z적고계%자궤적종합
trajectory prediction%data sparsity%iterative grid partition%L-Z entropy estimation%sub-trajectory synthesis
针对移动对象轨迹预测所面临的"数据稀疏"问题,即有效的历史轨迹空间不能覆盖所有可能的查询轨迹,提出了一种基于迭代网格划分和熵估计的稀疏轨迹预测算法(TPDS-IGP&EE).首先,对轨迹区域进行迭代网格划分并生成轨迹序列;然后,引入L-Z熵估计计算轨迹序列的熵值,在轨迹熵值的基础上进行轨迹综合形成新的轨迹空间;最后,结合子轨迹综合算法,进行稀疏轨迹预测.实验结果表明,当轨迹完整度达到90％以上,Baseline算法的查询覆盖率只有25％左右;而TPDS-IGP&EE算法几乎不受查询轨迹长度的影响,可以预测几乎100％的查询轨迹;并且TPDS-IGP&EE算法的预测准确率普遍高于Baseline算法4％左右;同时Baseline算法的预测时间非常长,达到100ms,而TPDS-IGP&EE算法的预测时间(10 μs)几乎可以忽略不计.TPDS-IGP&EE算法能够有效地进行稀疏环境下的轨迹预测,具有更广的预测范围、更快的预测速度和较高的预测准确率.
針對移動對象軌跡預測所麵臨的"數據稀疏"問題,即有效的歷史軌跡空間不能覆蓋所有可能的查詢軌跡,提齣瞭一種基于迭代網格劃分和熵估計的稀疏軌跡預測算法(TPDS-IGP&EE).首先,對軌跡區域進行迭代網格劃分併生成軌跡序列;然後,引入L-Z熵估計計算軌跡序列的熵值,在軌跡熵值的基礎上進行軌跡綜閤形成新的軌跡空間;最後,結閤子軌跡綜閤算法,進行稀疏軌跡預測.實驗結果錶明,噹軌跡完整度達到90％以上,Baseline算法的查詢覆蓋率隻有25％左右;而TPDS-IGP&EE算法幾乎不受查詢軌跡長度的影響,可以預測幾乎100％的查詢軌跡;併且TPDS-IGP&EE算法的預測準確率普遍高于Baseline算法4％左右;同時Baseline算法的預測時間非常長,達到100ms,而TPDS-IGP&EE算法的預測時間(10 μs)幾乎可以忽略不計.TPDS-IGP&EE算法能夠有效地進行稀疏環境下的軌跡預測,具有更廣的預測範圍、更快的預測速度和較高的預測準確率.
침대이동대상궤적예측소면림적"수거희소"문제,즉유효적역사궤적공간불능복개소유가능적사순궤적,제출료일충기우질대망격화분화적고계적희소궤적예측산법(TPDS-IGP&EE).수선,대궤적구역진행질대망격화분병생성궤적서렬;연후,인입L-Z적고계계산궤적서렬적적치,재궤적적치적기출상진행궤적종합형성신적궤적공간;최후,결합자궤적종합산법,진행희소궤적예측.실험결과표명,당궤적완정도체도90％이상,Baseline산법적사순복개솔지유25％좌우;이TPDS-IGP&EE산법궤호불수사순궤적장도적영향,가이예측궤호100％적사순궤적;병차TPDS-IGP&EE산법적예측준학솔보편고우Baseline산법4％좌우;동시Baseline산법적예측시간비상장,체도100ms,이TPDS-IGP&EE산법적예측시간(10 μs)궤호가이홀략불계.TPDS-IGP&EE산법능구유효지진행희소배경하적궤적예측,구유경엄적예측범위、경쾌적예측속도화교고적예측준학솔.
