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基于改进贝叶斯方法的轨迹预测算法研究
其他题名Prediction of trajectory based on modified Bayesian inference
李万高; 赵雪梅; 孙德厂
作者部门数字工厂研究室
关键词轨迹预测 马尔可夫模型 贝叶斯推理
发表期刊计算机应用
ISSN1001-9081
2013
卷号33期号:7页码:1960-1963
收录类别CSCD
CSCD记录号CSCD:4886855
产权排序3
资助机构国家重大科技专项(2011ZX02507-006)
摘要针对传统轨迹预测方法在历史轨迹数目有限时,预测准确度较低的问题,提出一种改进的贝叶斯推理(MBI)方法,MBI构建了马尔可夫模型来量化相邻位置的相关性,并通过对历史轨迹进行分解来获得更准确的马尔可夫模型,最后得到改进的贝叶斯推理公式。实验结果表明,MBI方法比现有方法的预测速度快2到3倍,并且有较高的准确度和稳定性。MBI方法充分利用现有轨迹信息,不仅提高了查询效率,还保证了较高的预测精度。
其他摘要The existing algorithms for trajectory prediction have very low prediction accuracy when there are a limited number of available trajectories. To address this problem, the Modified Bayesian Inference (MBI) approach was proposed, which constructed the Markov model to quantify the correlation between adjacent locations. MBI decomposed historical trajectories into sub-trajectories to get more precise Markov model and the probability formula of Bayesian inference was obtained. The experimental results based on real datasets show that MBI approach is two to three times faster than the existing algorithm, and it has higher prediction accuracy and stability. MBI makes full use of the available trajectories and improves the efficiency and accuracy for the prediction of trajectory.
语种中文
引用统计
被引频次:1[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/12473
专题数字工厂研究室
作者单位1.河南工程学院计算机学院
2.郑州升达经贸管理学院
3.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
李万高,赵雪梅,孙德厂. 基于改进贝叶斯方法的轨迹预测算法研究[J]. 计算机应用,2013,33(7):1960-1963.
APA 李万高,赵雪梅,&孙德厂.(2013).基于改进贝叶斯方法的轨迹预测算法研究.计算机应用,33(7),1960-1963.
MLA 李万高,et al."基于改进贝叶斯方法的轨迹预测算法研究".计算机应用 33.7(2013):1960-1963.
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