[发明专利]一种基于回声状态网络的历史轨迹目的地预测方法在审
| 申请号： | 201910346731.4 | 申请日： | 2019-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN110110243A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 欧昭婧;张幸林;张锦怡;赵孔延戈;廖培湧;魏莹 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06F16/215;G06Q10/04;G06Q50/26;G01S19/40;G01S19/42;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于回声状态网络的历史轨迹目的地预测方法，包括以下步骤：S1、预测服务提供者对某一区域中行驶轨迹数据进行预处理；S2、构建基础回声状态网络模型；S3、利用训练数据集对基础回声状态网络模型进行训练，得到回声状态网络模型；S4、通过测试数据集对回声状态网络模型进行测试与优化，选出测试结果最优的参数表；S5、将最优的参数表作为到回声状态网络模型的参数，得到预测模型；S6、利用预测模型对实时轨迹数据进行预测，将预测结果返回轨迹数据提供者。本发明用于解决用户的轨迹预测问题，只要能够采集到足够的历史轨迹数据来进行模型的训练以及修正，得到符合运动特性的模型，就能大幅度提高预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 回声状态网络 历史轨迹 预测 预测模型 参数表 预处理 行驶轨迹数据 测试数据集 训练数据集 轨迹数据 轨迹预测 实时轨迹 预测服务 预测结果 运动特性 构建 采集 修正 测试 返回 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于回声状态网络的历史轨迹目的地预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、预测服务提供者对某一区域中的移动物体的行驶轨迹数据进行预处理，再将预处理后的数据分为训练数据集和测试数据集；S2、根据目的地预测的基本特点构建基础回声状态网络模型；S3、预测服务提供者通过设定模型评估标准，利用训练数据集对步骤S2中的基础回声状态网络模型进行训练，得到回声状态网络模型；S4、通过测试数据集对回声状态网络模型的不同参数进行测试与优化，选出测试结果最优的参数表；S5、将S4中的最优的参数表输入到回声状态网络模型中，得到基于回声状态网络的目的地预测模型；S6、预测服务提供者利用预测模型对轨迹数据提供者的实时轨迹数据进行预测，将预测结果返回轨迹数据提供者。
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