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智能手機、車載GPS終端、可穿戴設備產生了海量的軌跡數據。這些數據不僅描述了移動對象的歷史軌跡。而且精確地反映出移動對象的運動特點．已有軌跡預測方法的不足在于：不能同時兼具預測的準確性和時效性。有效的軌跡預測受限于路網等局部空間范圍。無法處理復雜、大規模位置數據．為了解決上述問題。針對海量移動對象軌跡數據，結合頻繁序列模式發現的思想，提出了基于前綴投影技術的軌跡預測模型PPTP（prefix projection based trajectory prediction modeD，包含兩個關鍵步驟：（1）挖掘頻繁軌跡模式，構造投影數據庫并遞歸挖掘頻繁前序軌跡模式；（2）軌跡匹配。以不同頻繁序列模式作為前綴增量式擴展生成頻繁后序軌跡，將大于最小支持度閾值的最長連續軌跡作為結果輸出，算法的優勢在于：可以通過較短的頻繁序列模式。增量式生成長軌跡模式：不會產生無用的候選軌跡。彌補頻繁模式挖掘計算代價較高的不足彳4用真實大規模軌跡數據進行多角度實驗。表明PPTP軌跡預測算法具有較高的預測準確性，相對于1階馬爾可夫鏈預測算法，其平均預測準確率可以提升3 9.8%．基于所提出的軌跡預測模型。開發了一個通用的軌跡預測系統。能夠可視化輸出完整的軌跡路線。為用戶路徑規劃提供輔助決策支持．
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