本发明涉及智慧交通、时空大数据技术领域,具体涉及一种时空大数据下基于移动马尔可夫模型的预测方法,该方法为:对采集的历史位置数据依次进行去噪处理、聚类处理、通过联合密度聚类算法得到聚类簇、针对聚类簇建立兴趣点、对兴趣点进行去噪处理保留真正的兴趣点、建立移动马尔可夫模型;移动用户数据被采集到后,经上述处理后,提取移动用户的兴趣点,根据移动马尔科夫模型实现对移动用户下一位置进行预测。本发明解决了时空大数据环境下数据存储处理量大,预测准确度和精度不理想,提高对移动用户位置预测的精度与准确度。
📄 2017111077706
📂 G06Q10_04
👤 河南城建学院
📅 2017-11-10