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智能手机、车载GPS终端、可穿戴设备产生了海量的轨迹数据。这些数据不仅描述了移动对象的历史轨迹。而且精确地反映出移动对象的运动特点．已有轨迹预测方法的不足在于：不能同时兼具预测的准确性和时效性。有效的轨迹预测受限于路网等局部空间范围。无法处理复杂、大规模位置数据．为了解决上述问题。针对海量移动对象轨迹数据，结合频繁序列模式发现的思想，提出了基于前缀投影技术的轨迹预测模型PPTP（prefix projection based trajectory prediction modeD，包含两个关键步骤：（1）挖掘频繁轨迹模式，构造投影数据库并递归挖掘频繁前序轨迹模式；（2）轨迹匹配。以不同频繁序列模式作为前缀增量式扩展生成频繁后序轨迹，将大于最小支持度阈值的最长连续轨迹作为结果输出，算法的优势在于：可以通过较短的频繁序列模式。增量式生成长轨迹模式：不会产生无用的候选轨迹。弥补频繁模式挖掘计算代价较高的不足彳4用真实大规模轨迹数据进行多角度实验。表明PPTP轨迹预测算法具有较高的预测准确性，相对于1阶马尔可夫链预测算法，其平均预测准确率可以提升3 9.8%．基于所提出的轨迹预测模型。开发了一个通用的轨迹预测系统。能够可视化输出完整的轨迹路线。为用户路径规划提供辅助决策支持．
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