基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的道路狀況動態(tài)預(yù)測.pdf

1、伴隨著GPS傳感器和各種無線通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和普及,城市中的車輛數(shù)據(jù)可以被大量的收集,這些數(shù)據(jù)背后隱藏著許多可以被挖掘的信息。但移動對象的數(shù)據(jù)本身是一個龐大的數(shù)據(jù)集,并且隨時間動態(tài)更新,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)有其局限性,無法處理這些動態(tài)數(shù)據(jù)。如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以實現(xiàn)預(yù)測和監(jiān)控是一個研究熱點(diǎn)。
　　 人工免疫理論是計算機(jī)領(lǐng)域受自然免疫系統(tǒng)啟發(fā)而產(chǎn)生的一種智能計算方法。它具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)和記憶能力,可以對不同特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析,人

2、工免疫理論給目前的問題處理提供了一種全新的思路。本文運(yùn)用人工免疫理論,著重研究了移動對象數(shù)據(jù)處理問題。主要工作如下:
　　 (1)通過人工免疫理論建模,提出了一種動態(tài)移動對象預(yù)測技術(shù)。該技術(shù)從車輛運(yùn)動趨勢這個角度對移動對象的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行建模,從而可以在未知移動對象運(yùn)動函數(shù)的情況下,對一些未知的運(yùn)動模式軌跡進(jìn)行識別和預(yù)測。
　　 (2)通過分析傳統(tǒng)K均值算法對初始集合選擇的敏感性以及在聚類過程中容易陷入局部最優(yōu)解等問題,將