基于Markov与MMTS的移动对象位置预测算法
大小：0.92 MB 人气： 2017-12-25 需要积分：1
针对低阶Markov模型预测精度较差，以及多阶Markov模型预测稀疏率高的问题，提出一种基于Markov模型与轨迹相似度（ MMTS）的移动对象位置预测算法。该方法借鉴了Markov模型思想对移动对象的历史轨迹进行建模，并将轨迹相似度作为位置预测的重要因素，以Markov预测模型的预测结果集作为预测候选集，结合相似度因素得出最终预测结果。实验结果表明，与K阶Markov模型相比，该方法的预测性能不会随着训练样本大小及阶数后的变化受到很大的影响，并且在大幅降低K阶Markov模型预测稀疏率的同时将预测精度平均提高了8%以上。所提方法不仅解决了K阶Markov模型的预测稀疏率高及预测精度不足的问题；同时提高了预测的稳定性。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
基于Markov与MMTS的移动对象位置预测算法下载
相关电子资料下载
- 蘑菇车联发布自动驾驶视觉预测算法BalanceHRNet 81
- 基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法 376
- 什么是“算法”？如何识别算法？ 3506
- 沈阳自动化所加热炉优化控制研究取得进展 迁移学习的炉温预测算法 1462
- 序列预测算法降低钻井测量时间与风险 512
- 基于规则的预测算法和基于机器学习的预测算法 8457
- Markov的各种预测模型的原理与优缺点介绍 25782
- 利用LSTM网络结构将车辆过去的位置包含到预测算法中 11169
- 基于模糊神经网络的RTT智能预测算法 3345