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受限路网中移动对象的轨迹预测已成为智能交通关注的热点,被广泛应用于应急保障、车辆导航等领域。但在仅知道移动对象近期轨迹的情况下,现有方法难以解决其未来路径的在线预测问题。提出一种新的在线轨迹预测方法LPP,即通过全局学习机制发现最长频繁路径,构造快速访问结构LPP-tree。基于移动对象近期轨迹可对未来运动路径进行快速在线预测。通过实验,验证了该方法的有效性。  相似文献   
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