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基于路网的不确定性轨迹预测
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:计算机研究与发展
  • 时间:0
  • 页码:46-52
  • 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]中国科学院软件研究所,北京100190, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(60970030);教育部留学回国人员科研启动基金项目(外教司留[2006J331]);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2007AA01217903).
  • 相关项目:基于时态交通网络的移动对象时空统计分析、数据挖掘及交通敏感导航技术
中文摘要:

移动对象的轨迹预测研究已成为当前移动对象研究中关注的热点,移动对象的轨迹预测技术具有高度的研究价值及广阔的应用前景.目前移动对象的轨迹预测方法主要是针对历史轨迹确定的欧氏空间轨迹预测,但有相当一部分的应用要求预测历史轨迹存在不确定性的移动对象在受限路网中的轨迹.为了解决这一问题,首先提出了不确定性轨迹的生成方法及其表示形式,然后提出了一种基于路网的不确定性轨迹频繁模式挖掘算法,最后给出了利用索引快速查找轨迹模式并进行预测的方法.实验结果表明该方法具有较高的预测准确率、较好的查询效率以及较低的存储空间.

英文摘要:

With the advancement of mobile computing technology and the widespread use of GPS-enabled mobile devices,the location-based services have received more and more attentions,and the path prediction of moving objects is one of the most important issues. The existing prediction methods of moving objects focus mainly on the precise historic trajectory in Euclidean space. However,in the real world,there are a lot of applications which require predicting network-constrained trajectory based on the uncertain historic trajectory. As yet,there has been no research on uncertain path prediction of moving objects on road networks. In order to solve this problem,a method of generating the uncertain trajectory is proposed firstly,the definition of path probability and an uncertain path prefix tree are used to generate the uncertain trajectory,and a corresponding data format of the uncertain trajectory is given. Then an uncertain trajectory pattern mining algorithm is proposed,and a data structure named id-list is used in the algorithm. Finally trajectory patterns which are mined from the uncertain trajectory pattern mining algorithm are indexed by a novel access method for efficient query processing. The experiment shows good performance of the system,and the results demonstrate that the proposed techniques are accurate,efficient and of low storage capacity.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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:40349