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。