本文關(guān)鍵詞：基于Markov模型與軌跡相似度的移動(dòng)對(duì)象位置預(yù)測算法

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【摘要】：針對(duì)低階Markov模型預(yù)測精度較差,以及多階Markov模型預(yù)測稀疏率高的問題,提出一種基于Markov模型與軌跡相似度(MMTS)的移動(dòng)對(duì)象位置預(yù)測算法。該方法借鑒了Markov模型思想對(duì)移動(dòng)對(duì)象的歷史軌跡進(jìn)行建模,并將軌跡相似度作為位置預(yù)測的重要因素,以Markov預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果集作為預(yù)測候選集,結(jié)合相似度因素得出最終預(yù)測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與k階Markov模型相比,該方法的預(yù)測性能不會(huì)隨著訓(xùn)練樣本大小及階數(shù)k的變化受到很大的影響,并且在大幅降低k階Markov模型預(yù)測稀疏率的同時(shí)將預(yù)測精度平均提高了8%以上。所提方法不僅解決了k階Markov模型的預(yù)測稀疏率高及預(yù)測精度不足的問題;同時(shí)提高了預(yù)測的穩(wěn)定性。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA011004) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2013XK10) 國家自然科學(xué)基金煤炭聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U1261201)~~
【分類號(hào)】：O211.62;TP391.1
【正文快照】： 0引言隨著移動(dòng)便攜設(shè)備的普及和定位技術(shù)的發(fā)展,基于位置的服務(wù)得到了廣泛的應(yīng)用。當(dāng)前基于位置的服務(wù)主要集中于定位查詢及位置共享,這些應(yīng)用主要關(guān)注于給用戶提供有關(guān)當(dāng)前位置的服務(wù)。為了使服務(wù)更具前瞻性,移動(dòng)對(duì)象位置預(yù)測技術(shù)越來越受到國內(nèi)外研究學(xué)者的關(guān)注[1]。移動(dòng)對(duì)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1290440