一种在室外人流密集场所基于模糊聚类的移动性预测方法

摘要

本发明是一种在室外人流密集场所基于模糊聚类的移动性预测方法，属于移动通信技术领域。将场景划分为若干预测区域，并将预测时间划分为若干时间段，在每一个预测区域根据预测时间段将用户移动轨迹划分为不同组，并利用序列模式挖掘将不规则轨迹排除，找出频繁移动模式序列，通过和用户历史移动轨迹匹配来预测下一位置信息，从而提升预测的准确性。本发明保证室外人流密集区域用户持续性通信服务，有效的减少了不必要的切换次数并增加了用户的滞留时间。本发明对室外人流密集区域用户移动轨迹的分析建模，有助于分析解决其他相关室外人流密集区域用户行为问题。