国家自然科学基金(61100045)
- 作品数：4 被引量：127H指数：4
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- 相关机构：西南交通大学西藏大学四川大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于高斯混合模型的轨迹预测算法被引量：116
- 2015年
- 在智能交通控制系统、军事数字化战场、辅助驾驶系统中,实时、精确、可靠的移动对象不确定性轨迹预测具有极高的应用价值.智能轨迹预测不仅可以提供精准的基于位置的服务,而且可以提前监测和预判交通状况,进而推荐最佳路线,已经成为移动对象数据库研究的热点,亟需设计准确而高效的位置预测方法.针对现有方法的不足,提出了基于高斯混合模型的轨迹预测方法 GMTP,主要步骤包括:(1)针对复杂运动模式利用高斯混合模型建模;(2)利用高斯混合模型计算不同运动模式的概率分布,进而将轨迹数据划分为不同分量;(3)利用高斯过程回归预测移动对象最可能的运动轨迹.GMTP是高斯非线性概率统计模型,其优势在于:计算结果不仅是位置预测值,更是关于移动对象未来所有可能运动轨迹的概率分布,可以利用概率统计分布特性获得某种运动模式(如匀加速运动)下的位置预测.大量真实轨迹数据集上的实验结果表明:与相同参数设置下的高斯回归预测和卡尔曼滤波预测法相比,GMTP的预测准确性平均提高了22.2%和23.8%,预测时间平均缩减了92.7%和95.9%.
- 乔少杰金琨韩楠唐常杰格桑多吉Louis Alberto GUTIERREZ
- 关键词：移动对象数据库轨迹预测高斯混合模型
- 基于路网的移动对象动态双层索引结构被引量：5
- 2014年
- 为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针对已有方法的不足，提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree，对静态路网信息采用R＊-tree索引，对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引，设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理．成都市真实地图数据集上的实验结果表明：相比于经典的NDTR-tree，DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39．1％，移动对象轨迹查询时间代价平均减少24．1％；相比于FNR-tree，DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31．6％．
- 乔少杰韩楠王超祝峰唐常杰
- 关键词：移动对象数据库路网索引范围查询
- 藏文音节规则模型及应用被引量：5
- 2013年
- 首先介绍藏文音节独特的构造方法,以及藏文字母的语音特性带来的藏文组合形式上的诸多限制。然后以藏文音节为研究对象,借助藏文语法规则,建立现代藏文音节的简化模型和相应的规则库,并介绍其应用领域。最后提出一种基于音节模型的的藏文音节自动拼写算法,并通过实验验证规则方法的有效性。
- 珠杰李天瑞格桑多吉仁青诺布乔少杰
- 关键词：藏文音节规则库
- PathExplorer:基于频繁模式的不确定性轨迹预测系统
- 随着各类无线移动设备(如智能手机、平板电脑、GPS导航仪等)的广泛普及,各种基于位置变化信息而提供相关服务的工具日渐受到研究者的关注.借助这类工具,用户可以对路况等一系列信息做出更加准确和有价值的判断和决策.为更好地满足...
- 乔少杰沈志强
- 关键词：轨迹预测
- 文献传递
- HNTR-tree:基于路网的移动对象层次型索引结构
- 移动对象数据库系统中存放着大量的关于移动对象位置信息的时空轨迹数据,受到主客观因素的影响,移动对象运行行为具有动态性、不确定性和实时性的特点,需要不断更新位置信息.为了支持对不确定性移动对象过去及当前位置的查询,必须提供...
- 王超乔少杰
- 关键词：移动对象数据库路网索引
- 文献传递
- 基于前缀投影技术的大规模轨迹预测模型被引量：6
- 2017年
- 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 model),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.利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39.8%.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.
- 乔少杰韩楠李天瑞李荣华李斌勇王晓腾Louis Alberto GUTIERREZ
- 关键词：轨迹预测频繁序列模式马尔可夫链
