基于迭代網(wǎng)格劃分和熵的稀疏軌跡預(yù)測算法
針對移動對象軌跡預(yù)測所面臨的“數(shù)據(jù)稀疏”問題,即有效的歷史軌跡空間不能覆蓋所有可能的查詢軌跡,提出了一種基于迭代網(wǎng)格劃分和熵估計的稀疏軌跡預(yù)測算法(r IPDS-ICP&EE)。首先,對軌跡區(qū)域進(jìn)行迭代網(wǎng)格劃分并生成軌跡序列;然后,引入L-Z熵估計計算軌跡序列的熵值,在軌跡熵值的基礎(chǔ)上進(jìn)行軌跡綜合形成新的軌跡空間;最后,結(jié)合子軌跡綜合算法,進(jìn)行稀疏軌跡預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)軌跡完整度達(dá)到90%以上,Baseline算法的查詢覆蓋率只有25%左右;而TPDS-ICP&EE算法幾乎不受查詢軌跡長度的影響,可以預(yù)測幾乎lOO%的查詢軌跡;并且TPDS-ICP&EE算法的預(yù)測準(zhǔn)確率普遍高于Baseline算法4%左右;同時Baseline算法的預(yù)測時間非常長,達(dá)到100ms,而TPDS-ICP&EE算法的預(yù)測時間(10 I_LS)幾乎可以忽略不計。rIPDS_ICp&EE算法能夠有效地進(jìn)行稀疏環(huán)境下的軌跡預(yù)測,具有更廣的預(yù)測范圍、更快的預(yù)測速度和較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。
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