【摘 要】
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为了解决车联网技术中移动轨迹预测精度与实时性难以平衡等问题,提出利用改进的马尔科夫链预测移动轨迹的方法。首先,分析车辆历史路径的地点分布和实时路况;然后,交叉比对转
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672426,61902300),陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-850)
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为了解决车联网技术中移动轨迹预测精度与实时性难以平衡等问题,提出利用改进的马尔科夫链预测移动轨迹的方法。首先,分析车辆历史路径的地点分布和实时路况;然后,交叉比对转移矩阵中的具体数值,融合具体的路况信息判断车辆出行的影响;最后,将具体的路况信息加入转移矩阵的计算中,对车辆的下一个路口进行预测。真实数据集中的实验分析表明,相比于传统马尔科夫链方法,该方法可以达到75%的平均预测精度,较大地提高了预测准确性,验证了此方法的有效性。
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