I fordonstillämpningar möjliggör rörelseförutsägelse att prediktiva och relevanta tjänster levereras till förare, t.ex. rapportering av trafikförhållanden och bensinstationer längs den väg som ligger framför oss. Path förutsägelse möjliggör också bättre resultat av prediktiva intervall frågor och minskar lokalisering uppdateringsfrekvensen i fordonsspårning samtidigt som noggrannheten bevaras. Befintliga tekniker för lokaliseringsprognoser för flyttande objekt i rumsliga nätverksinställningar är till stor del inriktade på kortsiktiga prognoser som inte sträcker sig längre än till nästa vägkorsning. För att gå längre än kortsiktiga förutsägelser formulerar vi en nätverksmobilitetsmodell som erbjuder en koncis representation av mobilitetsstatistik som utvunnits ur massiva samlingar av historiska objektbanor. Modellen syftar till att fånga svängmönster vid korsningar och hastigheter på vägsegment i nivå med enskilda objekt. Baserat på mobilitetsmodellen presenterar vi en maximal sannolikhet och en girig algoritm för att förutsäga ett objekts resväg (under en tidsperiod h in i framtiden). Vi presenterar också ett nytt och effektivt indexeringssystem på serversidan som stöder prediktiva frågor om objektens mobilitetsstatistik. Empiriska studier med verkliga data tyder på att våra förslag är effektiva och effektiva.
I REF, Jeung et al. Föreslå en modell för nätverksrörlighet för att förutsäga fordonens körvägar.
Path prediction and predictive range querying in road network databases
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}