[發(fā)明專利]一種基于公度性思想的最小二乘法路徑預(yù)測算法

有效

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• 申請日: 2018-04-03
• 公開（公告）號: CN108520044B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曲樺;趙季紅;靳瑞濤;譚真杰
• 申請（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06N3/08;G06Q10/04
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 高博

本發(fā)明公開了一種基于公度性思想的最小二乘法路徑預(yù)測算法，基于真實的用戶軌跡，收集軌跡數(shù)據(jù)集提取出經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，根據(jù)時間閾值劃分出軌跡，將從軌跡起始點到不超過距離閾值的所有點所在區(qū)域規(guī)劃成一個移動點，然后將軌跡中每個相鄰移動點間的中心點相互連接形成新的軌跡圖，得到每個相鄰點對應(yīng)的角度值，根據(jù)角度閾值篩選得到轉(zhuǎn)彎角度集合，利用可公度性對轉(zhuǎn)彎角度集合進行驗證并通過最小二乘法擬合得到當前軌跡的誤差值，根據(jù)誤差值預(yù)測用戶下一次軌跡的轉(zhuǎn)彎角度，最后結(jié)合時間和速度規(guī)劃出路徑，統(tǒng)計并找出用戶的運動角度變化規(guī)律可以更進一步的在基于用戶自身的基礎(chǔ)上提高預(yù)測的準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于路徑預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于公度性思想的最小二乘法路徑預(yù)測算法。

背景技術(shù)

一直以來，預(yù)測人類的運動軌跡都是在科學(xué)研究上是重要的議題，并且在實際應(yīng)用中也有很重要的作用，就像在通信領(lǐng)域中，隨著目前通信技術(shù)的發(fā)展，用戶的需求也逐漸提高。不僅要保證用戶的通話連通性，而且在互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，用戶的上網(wǎng)體驗也需要提高。而要保障用戶的體驗，移動連通性的保障則變得極為重要。如果能知道用戶的下一位置，并提前將內(nèi)容緩存在對應(yīng)的基站中，那么用戶的移動連通性將會得到很大的改善，所以預(yù)測用戶的路徑則也就隨之變得極為迫切。而因為人類的行為具有很大的不確定性，所以預(yù)測難度就變得很大。在過去的很長一段時間里，因為無法對人類的運動軌跡進行預(yù)測，以至于人類的行為軌跡被認為是雜亂無章的，沒有規(guī)律可行的?，F(xiàn)在隨著GPS技術(shù)的成熟，人們的運動軌跡已經(jīng)被記錄在了各種終端上，例如手機等?，F(xiàn)在通過記錄的各種軌跡點坐標點數(shù)據(jù)和各種模型，例如：隨機漫步模型、隨機路徑點模型、高斯—馬爾科夫鏈模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種模型，人類的運動行為已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)具有各種規(guī)律可尋。

很多地球物理過程顯示周期性，事物的周期性也已經(jīng)被廣泛深入的研究和應(yīng)用?？晒刃允侵芷谛缘臄U張?！翱晒刃浴?commensurability)來自于天文學(xué)，是建立在天文學(xué)家對太陽系行星與太陽距離分布的觀察和研究上。反映了自然界事物之間的一種秩序，是自然現(xiàn)象周期性的一種客觀外在反映，后來，我國翁文波愿院士將其引入到預(yù)測學(xué)中。

在以往的預(yù)測中，大致可分為以下幾種預(yù)測方法：

一種是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法，通過對大量的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)來獲取用戶的運動規(guī)律，然后進行下一次可能的運動軌跡的預(yù)測。其往往需要大量的數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，并且受到數(shù)據(jù)上的限制，其往往在路徑預(yù)測中具有很大的局限性；

一種方法是通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對用戶以往的歷史軌跡進行挖掘，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出用戶的移動模型。這種方法和另一種方法利用用戶的以往路徑圖，統(tǒng)計出用戶最常走的路徑軌跡，并賦予該路徑較大的權(quán)重，然后進行用戶的路徑推薦，將推薦的路徑用作用戶的下一次路徑預(yù)測。但這兩種方法往往只適合在城市中，并且用戶應(yīng)是一種有規(guī)律的活動，例如：一個正常上下班的用戶準確率高于一個經(jīng)常出差的人，這時預(yù)測的準確性才會較高；

一種是根據(jù)道路的拓撲結(jié)構(gòu)進行預(yù)測，首先將用戶所在的道路信息前存入到所在范圍的道路信息數(shù)據(jù)庫中，然后根據(jù)預(yù)測的下一地點與上一地點的相關(guān)性進行預(yù)測。這種方法需要將道路提前存儲，需要大量的存儲空間并且因為其使用時以用戶單體為主，所以具有很大的隨機性；

還有一種是利用用戶的當前運動模型進行預(yù)測，如：利用當前位置、速度和運動方向進行預(yù)測。這種方法進行簡單的用戶移動預(yù)測時，如直線運動時的預(yù)測時準確率高，但一旦涉及較為復(fù)雜的用戶運動時，因為其預(yù)測模型的簡單，往往會被限制，得不到較為理想的預(yù)測結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于公度性思想的最小二乘法路徑預(yù)測算法，根據(jù)公度性思想預(yù)測用戶的下一次軌跡角度，然后根據(jù)用戶的角度規(guī)劃出一條路徑，在實際的用戶運動中，用戶的運動在某一時間段內(nèi)是有規(guī)律可尋的，在用戶的運動中，統(tǒng)計并找出用戶的運動角度變化規(guī)律可以更進一步的在基于用戶自身的基礎(chǔ)上提高預(yù)測的準確性。

本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：