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Trip destination prediction based on past GPS log using a Hidden Markov Model

机译:使用隐马尔可夫模型基于过去的GPS记录预测出行目的地

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摘要

In this paper, a system based on the generation of a Hidden Markov Model from the past GPS log and cur-rent location is presented to predict a user's destination when beginning a new trip. This approach dras-tically reduces the number of points supplied by the GPS device and it permits a "support-map" to be generated in which the main characteristics of the trips for each user are taken into account. Hence, in contrast with other similar approaches, total independence from a street-map database is achieved.
机译:在本文中,提出了一种基于过去GPS日志和当前位置生成隐马尔可夫模型的系统,以在开始新旅程时预测用户的目的地。这种方法极大地减少了GPS设备提供的点数,并允许生成“支持地图”,其中考虑了每个用户的行程的主要特征。因此,与其他类似方法相比,实现了与街道地图数据库的完全独立。

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