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题名基于高斯混合-时间序列模型的轨迹预测
被引量：25
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作者
高建
毛莺池
李志涛
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机构
河海大学计算机与信息学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第8期2261-2270,共10页
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基金
“十三五”国家重点研发计划项目(2018YFC0407105)
华能集团重点研发项目(HNKJ17-21)~~
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文摘
针对不同时间道路车流量变化下轨迹预测误差变化大的问题,提出基于概率分布模型的高斯混合时间序列模型(GMTSM),对海量车辆历史轨迹进行模型回归和路段车流量的分析以实现车辆轨迹预测。首先,针对均匀网格划分方法容易造成相关轨迹点分裂的问题,提出迭代式网格划分来实现轨迹点的数量均衡;其次,训练并结合高斯混合模型(GMM)和时间序列分析中的差分自回归滑动平均模型(ARIMA);然后,为了避免GMTSM中子模型自身的不稳定性对预测结果产生干扰,对子模型的预测进行误差分析,动态计算子模型的权重;最后,依据动态权重组合子模型实现轨迹预测。实验结果表明,GMTSM在路段车流量突变情况下,平均预测准确率为90.3%;与相同参数设置下的高斯混合模型和马尔可夫模型相比,GMTSM预测准确性提高了55%左右。GMTSM不仅能在正常情况下准确预测车辆轨迹,而且能有效提高道路车流量变化情况下的轨迹预测准确率,适用于现实路况环境。
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关键词
智能交通
迭代网格划分
轨迹预测
模型可靠性
轨迹相似性
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Keywords
intelligent transportation
iterative grid partition
trajectory prediction
model reliability
trajectory similarity
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于迭代网格划分和熵估计的稀疏轨迹预测
被引量：2
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作者
刘磊军
朱猛
张磊
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机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
信阳农林学院计算机科学系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第11期3161-3165,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014XT04)
教育部博士点基金资助项目(20110095110010)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20130208)
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文摘
针对移动对象轨迹预测所面临的"数据稀疏"问题,即有效的历史轨迹空间不能覆盖所有可能的查询轨迹,提出了一种基于迭代网格划分和熵估计的稀疏轨迹预测算法(TPDS-IGP&EE)。首先,对轨迹区域进行迭代网格划分并生成轨迹序列;然后,引入L-Z熵估计计算轨迹序列的熵值,在轨迹熵值的基础上进行轨迹综合形成新的轨迹空间;最后,结合子轨迹综合算法,进行稀疏轨迹预测。实验结果表明,当轨迹完整度达到90%以上,Baseline算法的查询覆盖率只有25%左右;而TPDS-IGP&EE算法几乎不受查询轨迹长度的影响,可以预测几乎100%的查询轨迹;并且TPDS-IGP&EE算法的预测准确率普遍高于Baseline算法4%左右;同时Baseline算法的预测时间非常长,达到100ms,而TPDS-IGP&EE算法的预测时间(10μs)几乎可以忽略不计。TPDS-IGP&EE算法能够有效地进行稀疏环境下的轨迹预测,具有更广的预测范围、更快的预测速度和较高的预测准确率。
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关键词
轨迹预测
数据稀疏
迭代网格划分
L-Z熵估计
子轨迹综合
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Keywords
trajectory prediction
data sparsity
iterative grid partition
L-Z entropy estimation
sub-trajectory synthesis
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名格网划分的最邻近点搜索方法
被引量：5
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作者
杨容浩
岑敏仪
张同刚
郑平元
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机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
成都理工大学地球科学学院
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2012年第5期90-93,共4页
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文摘
为了提高迭代最近点(ICP)算法中最邻近点搜索的存储和计算效率,本文通过对盒子结构方法优、缺点的深入分析,提出了基于格网划分的最邻近点搜索方法。该方法充分考虑了3D点云获取时的投影特性,将点云投影到某一坐标平面,并基于格网划分进行存储,使最邻近点的搜索限制在较小的范围。不同类型的模拟数据和实测数据试验均表明,该方法能够在不损失匹配精度和拉入范围的前提下,显著提高存储和计算效率。
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关键词
3D点云
表面匹配
迭代最近点算法(ICP)
最邻近点搜索
盒子结构
格网划分
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Keywords
3D points cloud
surface registration
iterative Closest Point （ICP） algorithm
closest points searching
boxingstructure
grid partition
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分类号
P23
[天文地球—摄影测量与遥感]
TP391
[天文地球—测绘科学与技术]
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