基于改进贝叶斯方法轨迹预测算法探究

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1、基于改进贝叶斯方法轨迹预测算法探究　　文章编号:10019081(2013)07196004doi:10.11772/j.issn.10019081.2013.07.1960摘要：针对传统轨迹预测方法在历史轨迹数目有限时，预测准确度较低的问题，提出一种改进的贝叶斯推理(MBI)方法，MBI构建了马尔可夫模型来量化相邻位置的相关性，并通过对历史轨迹进行分解来获得更准确的马尔可夫模型，最后得到改进的贝叶斯推理公式。实验结果表明，MBI方法比现有方法的预测速度快2到3倍，并且有较高的准确度和稳定性。MBI方法充分利用现有轨迹信息，不仅提高了查询效率，还保证了

2、较高的预测精度。关键词：轨迹预测；马尔可夫模型；贝叶斯推理中图分类号：TP391文献标志码:A英文标题PredictionoftrajectorybasedonmodifiedBayesianinference英文作者名LIWangao1*,ZHAOXuemei2,SUNDechang36英文地址(1.SchoolofComputer,HenanInstituteofEngineering,ZhengzhouHenan451191,China;2.ShengdaTradeEconomicsandManagementCollegeofZheng

3、zhou,ZhengzhouHenan451191,China;3.ShenyangInstituteofAutomation,ChineseAcademicofScience,ShenyangLiaoning110016,China英文摘要)Abstract:Theexistingalgorithmsfortrajectorypredictionhaveverylowpredictionaccuracywhentherearealimitednumberofavailabletrajectories.Toaddressthisproblem,theModifi

4、edBayesianInference(MBI)approachwasproposed,whichconstructedtheMarkovmodeltoquantifythecorrelationbetweenadjacentlocations.MBIdecomposedhistoricaltrajectoriesintosubtrajectoriestogetmorepreciseMarkovmodelandtheprobabilityformulaofBayesianinferencewasobtained.Theexperimentalresultsbasedo

5、nrealdatasetsshowthatMBIapproachistwoto6threetimesfasterthantheexistingalgorithm,andithashigherpredictionaccuracyandstability.MBImakesfulluseoftheavailabletrajectoriesandimprovestheefficiencyandaccuracyforthepredictionoftrajectory.英文关键词Keywords:trajectoryprediction;Markovmodel;Bayesiani

6、nference0引言随着全球定位技术及移动通信技术的迅猛发展，移动手持设备如手机、掌上电脑以及车载导航系统逐渐普及，基于位置的服务(LocationBasedService,LBS)受到国内外研究学者的关注。移动对象的轨迹预测［1-4］是被研究的热点问题之一，轨迹预测在诸多方面有着广泛的应用前景，如旅游推荐、广告推送、车载导航的自动设置、智能化交通管理等。由于行人、汽车等移动对象都是在受限路网中运动，因此，本文主要研究对受限路网中的移动对象进行轨迹预测。6现有轨迹预测方法大体可分为单用户和多用户两类。单用户的轨迹预测［5-7］主要依据每个用户自己的历

7、史轨迹来对查询轨迹进行轨迹预测，因此同一条查询轨迹，会随着用户的不同预测出不同的轨迹。本文所研究的问题主要针对多用户这一类；多用户的轨迹预测［8-10］是根据已有的大众的历史轨迹信息(如网站中共享的历史轨迹信息、大量出租车的行车轨迹信息)来进行轨迹预测。文献［11］根据移动对象位置和速度的统计信息来建立运动模型，从而对未来轨迹进行预测，但由于每个移动对象的运动模式各不相同，需对不同对象建立不同的运动模型，效率低下。为了提高预测的准确度，文献［8-9,12］在历史轨迹中添加了额外的信息，如路网中区域分布情况、行驶时间、轨迹长度、交通事