【摘 要】
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已有的轨迹预测方法难以对移动对象运动轨迹进行准确地描述,尤其在复杂且不确定的车载自组织网络(vehicular ad hoc network)(也称车联网)环境中.为了解决这一问题,提出基于变分高
【机 构】
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综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学),长沙理工大学计算机与通信工程学院,国防科学技术大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572514);湖南省自然科学基金项目(14JJ7043);湖南省交通厅科技进步与创新项目(201405)~~
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已有的轨迹预测方法难以对移动对象运动轨迹进行准确地描述,尤其在复杂且不确定的车载自组织网络(vehicular ad hoc network)(也称车联网)环境中.为了解决这一问题,提出基于变分高斯混合模型(variational Gaussian mixture model, VGMM)的环境自适应轨迹预测方法ESATP(environment selfadaptive prediction method based on VGMM).首先,在传统高斯混合模型的基础上使用变分贝叶斯推理近似方法处理混合
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