[发明专利]一种轨迹数据清洗方法有效
| 申请号： | 201711268085.1 | 申请日： | 2017-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN107895103B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 皇甫伟;张弘;胡晓彦 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种轨迹数据清洗方法，能够提高轨迹数据的数据质量。所述方法包括：S1，计算轨迹数据中相邻两个轨迹点之间的M阶差分，并降低M阶差分值小于第一预设阈值的相应轨迹点的可信度值；S2，每个轨迹点向其邻居点投票的同时接受来自邻居点的投票值，根据邻居点的投票值重新计算每个轨迹点的可信度值；S3，判断S2执行前后每个轨迹点的可信度值的变化值是否小于预设的可接受的最大变化值，若是，则删除所有可信度值小于第二预设阈值的轨迹点；否则，返回S2执行下一次迭代。本发明涉及大数据处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 轨迹 数据 清洗 方法 | ||
【主权项】：
一种轨迹数据清洗方法，其特征在于，包括：S1，计算轨迹数据中相邻两个轨迹点之间的M阶差分，并降低M阶差分值小于第一预设阈值的相应轨迹点的可信度值，其中，所述可信度值用于描述一个轨迹点是非插值数据点的可能性；S2，每个轨迹点向其邻居点投票的同时接受来自邻居点的投票值，根据邻居点的投票值重新计算每个轨迹点的可信度值；S3，判断S2执行前后每个轨迹点的可信度值的变化值是否小于预设的可接受的最大变化值，若是，则删除所有可信度值小于第二预设阈值的轨迹点；否则，返回S2执行下一次迭代。
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