[发明专利]基于Markov模型和概率统计的位置预测方法及可读存储介质在审
| 申请号： | 201911028627.7 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110795519A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 李阳;左磊;韩剑锋;张良晖 | 申请（专利权）人： | 天聚地合(苏州)数据股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29;G06F17/16;G06F17/18;G01S19/42 |
| 代理公司： | 32103 苏州创元专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 吴芳 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市工*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Markov模型和概率统计的位置预测方法及可读存储介质，预测方法包括：采集用户的位置定位坐标集，并进行预处理，得到体现运动轨迹的位置序列数据集；建立变阶Markov模型，以对位置序列数据集进行位置预测，得到预测的第一位置预测坐标及对应的第一位置预测概率；利用用户累计的轨迹数据建立位置预测数据库，构建对应的概率矩阵，以对位置序列数据集进行位置预测，得到预测的第二位置预测坐标及对应的第二位置预测概率；若第一位置预测概率大于第二位置预测概率，则取第一位置预测坐标为位置预测结果；否则取第二位置预测坐标为位置预测结果。本发明采用Markov模型结合概率统计来获取位置预测的高精准度和低计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 位置预测 第二位置 第一位置 位置序列 数据集 概率 概率统计 预处理 可读存储介质 计算复杂度 概率矩阵 高精准度 轨迹数据 获取位置 位置定位 运动轨迹 构建 数据库 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于Markov模型和概率统计的位置预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集用户的位置定位坐标集，并对其进行数据预处理，得到体现运动轨迹的位置序列数据集；/n建立变阶Markov模型，以对所述位置序列数据集进行位置预测，得到预测的第一位置预测坐标及对应的第一位置预测概率；/n利用用户累计的轨迹数据建立位置预测数据库，构建对应的概率矩阵，以对所述位置序列数据集进行位置预测，得到预测的第二位置预测坐标及对应的第二位置预测概率；/n比较所述第一位置预测概率和第二位置预测概率的大小；/n若所述第一位置预测概率大于第二位置预测概率，则取所述第一位置预测坐标为位置预测结果；否则取所述第二位置预测坐标为位置预测结果。/n
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