1.一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述的方法包括以下步驟：
S1：獲取移動(dòng)位置數(shù)據(jù)信息；
S2：數(shù)據(jù)處理：
對于數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)語義解析；
S3：構(gòu)建語義知識庫：
對原始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行富語義轉(zhuǎn)化與融合處理，構(gòu)建語義知識庫；
S4：構(gòu)建混合在線預(yù)測模型：
基于語義知識庫，建立基于前向模式相似度匹配計(jì)算與高階馬爾可夫模型的混合在線預(yù)測模型；
S5：預(yù)測路徑輸出：
在混合在線預(yù)測模型中輸入待預(yù)測軌跡片段進(jìn)行預(yù)測，輸出預(yù)測路徑。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述S1中移動(dòng)位置數(shù)據(jù)信息包括待預(yù)測軌跡片段。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述的S2中數(shù)據(jù)語義解析包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一化的語義坐標(biāo)轉(zhuǎn)換操作，分割成完整移動(dòng)軌跡段，并進(jìn)行標(biāo)注。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述的S3中對原始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行富語義化轉(zhuǎn)化和融合處理包括：隱含地圖語義化分割、路網(wǎng)骨架簡約節(jié)點(diǎn)抽取、移動(dòng)模式知識發(fā)現(xiàn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述的S3中對原始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行富語義化轉(zhuǎn)化和融合處理還包括區(qū)域級Pair遷移矩陣，所述的區(qū)域級Pair遷移矩陣是基于隱含地圖語義化分割處理而計(jì)算得到。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述的S3中對原始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行富語義化轉(zhuǎn)化和融合處理還包括多連續(xù)狀態(tài)遷移概率模型，所述多連續(xù)狀態(tài)遷移概率模型用于對分段軌跡序列轉(zhuǎn)化語義數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述的S4中前向模式匹配包括元素匹配和距離計(jì)算。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：優(yōu)先執(zhí)行前向模式匹配預(yù)測過程，在匹配過程有解時(shí)輸出預(yù)測路徑；在匹配過程無解時(shí)，執(zhí)行Markov概率推理模型，以當(dāng)前移動(dòng)狀態(tài)為基準(zhǔn)，前向遞推相應(yīng)階次連續(xù)狀態(tài)遷移概率分布，以概率最大值者作為所輸出的步長為1的預(yù)測路徑，通過遞歸循環(huán)過程，以所預(yù)測的目的地位置信息作為終止條件，輸出預(yù)測路徑。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：所述S5中待預(yù)測軌跡片段輸入前要執(zhí)行相應(yīng)的S2中的數(shù)據(jù)處理步驟。
10.根據(jù)權(quán)利要求1-9任一所述的一種面向數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下的移動(dòng)路徑混合預(yù)測方法，其特征在于：針對S2中數(shù)據(jù)預(yù)處理與語義解析步驟設(shè)計(jì)了相應(yīng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控管理與消息產(chǎn)生流程控制。