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本文在分析了现有轨迹模型基础上,提出了轨迹相似度计算模型以及基于移动对象加速度和轨迹偏转角的移动对象轨迹预测模型,综合计算和预测模型提出了移动对象轨迹预测方法. 该方法包括:1)对历史轨迹基于轨迹相似度进行聚类分析,形成训练集聚类,并基于各训练集聚类对目标移动对象的轨迹数据进行轨迹相似度并行计算,找出最大相似度的历史轨迹;2)结合历史轨迹以及移动对象加速度和轨迹偏转角的预测模型进行轨迹预测. 经过对测试轨迹集进行实验的结果表明,本方法在误差为500 m以内的预测准确率能达到90%以上,而且预测时间相对较短,具有较高的实用价值. 相似文献
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区块链技术给加密货币带来了新的变化, 并得到了广泛的应用. 然而, 它仍面临着高吞吐量、低交易延迟、安全性和去中心化的需求和目标. 此外, 消费节点(交易提供者)的意愿难以映射到leader中, 区块开采者热衷于挖矿竞赛也导致中心化和能耗的加剧. 为此, 提出了一种不同于传统PoW (proof-of-work)共识的新型共识算法——PoM (proof-of-market), 及其第一个实施案例——Achain协议. PoM的算法设计使得消费节点进行PoW工作, 并投票选出leader节点. 这不仅离散化了挖矿的工作, 提升了去中心化, 降低了能耗, 还体现了消费节点的意愿, 只有受到最多支持的节点才能成为leader. 在性能上, 相较于PoW型区块链, Achain还提升了可扩展性, 此外, 还提供了一种Achain节点存储优化方案——FastAchain; 在安全性方面, Achain辅以一套激励相容的奖惩机制使得恶意节点的收益期望为负, 这保护了诚实节点的利益, 且Achain可以容忍至多1/3的全网总算力被恶意节点控制. 为了验证Achain的性能表现, 实施了一个大规模网络下的Achain原型用来评估其相关性能, 结果表明Achain达到了预期, 优于一些主流的代表性区块链协议, 且保持了良好的链收敛性和去中心化. 相似文献
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