基于改进贝叶斯方法的轨迹预测算法研究

？针对传统轨迹预测方法在历史轨迹数目有限时，预测准确度较低的问题，提出一种改进的贝叶斯推理(mbi)方法，mbi构建了马尔可夫模型来量化相邻位置的相关性，并通过对历史轨迹进行分解来获得更准确的马尔可夫模型，最后得到改进的贝叶斯推理公式。实验结果表明，mbi方法比现有方法的预测速度快2到3倍，并且有较高的准确度和稳定性。mbi方法充分利用现有轨迹信息，不仅提高了查询效率，还保证了较高的预测精度。