[发明专利]一种移动用户轨迹位置的预测方法及装置有效
| 申请号： | 201911077269.9 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110795522B | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 陈锐;陈明剑 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29;G06F16/28;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 吴敏 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种移动用户轨迹位置的预测方法及装置，属于数据挖掘处理技术领域。本发明通过构造包括LSTM网络和MDN网络的循环混合密度网络作为预测模型，该预测模型能够自动提取深度特征，利用该预测模型可从移动用户的最近轨迹数据中学习用户的运动趋势、长时间历史信息和隐藏代表性特征，从而实现对未来一段时间内用户位置坐标的预测。且本发明解决了预测连续位置坐标值时将面临的稀疏性问题和维数灾难问题，并能够充分模拟运动行为的不确定性，能够提高预测的精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 移动用户 轨迹 位置 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种移动用户轨迹位置的预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：/n1)获取移动用户最近的轨迹数据，并对获取的轨迹数据进行预处理，得到轨迹中各定位点相对于前一点的位移量序列；/n2)构造包含有LSTM网络和MDN网络的RMDN模型，所述RMDN模型包括输入层、隐藏LSTM层和MDN层，其中输入层用于接收预处理后的轨迹数据；隐藏LSTM层包括至少两个LSTM层，每个LSTM层的输入由上一层LSTM层和输入层的输出共同构成，各LSTM层的输出均连接至MDN层的输入；MDN层用于根据各LSTM层的输出生成待预测位移的混合概率密度分布；/n3)将步骤1)中预处理后的移动用户轨迹数据输入到已训练的RMDN模型中进行预测，得到关于用户将来位移的混合概率密度分布，并基于权重参数选择相应的高斯分量，得到位移预测值，根据位移预测值确定用户将来位置。/n
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