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一种基于概率模型的运动趋势查询处理
  • ISSN号:0367-6234
  • 期刊名称:《哈尔滨工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001, [2]哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60473075);黑龙江省青年科技专项资助项目(QC06C033).
中文摘要:

运动趋势的准确预测是实现移动对象数据库中各种预测性时空查询处理的基础.提出了一种基于概率模型的运动趋势查询及处理方法.该方法将移动对象未来可能出现的位置定义为一种随机变量.运动趋势查询的处理就是检索随机变量的概率密度函数集合并进行概率计算的过程.为了获得较为准确的概率密度函数集合,提出一种通过对大量历史轨迹随机抽样来估计概率密度函数的方法.还设计了一种能够有效存储概率密度函数和提高运动趋势查询处理效率的索引结构.实验结果表明,提出的方法能够有效支持运动趋势查询的处理并提高对移动对象运动趋势预测的准确性.

英文摘要:

Accurate predicting the movement trend is the fundamental issue for processing many kinds of predictive queries in moving objects database. A probabilistic approach for processing queries about the movement trend of moving objects was proposed. The method treated the future position of a moving object as a random variable. The probability that an object moves into query range was computed according to a probably density function (PDF). In order to obtain the PDFs required for probability calculation, a trajectory analyzing algorithm which retrieved the estimated PDFs from historical trajectories was also presented. Finally, an index structure was designed to efficiently support the storing and accessing of the retrieved PDFs. The experiment evaluation shows that the proposed solution can effectively support the processing of probabilistic movement trend query and improve the correctness of predictions about the movement trends of moving objects.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工业大学
  • 主编:冷劲松
  • 地址:哈尔滨市南岗区西大直街92号
  • 邮编:150001
  • 邮箱:
  • 电话:0451-86403427 86414135
  • 国际标准刊号:ISSN:0367-6234
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1235/T
  • 邮发代号:14-67
  • 获奖情况:
  • 2000年获黑龙省科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27329