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隨著定位技術(shù)和存儲技術(shù)的發(fā)展，海量的軌跡被人類記錄。如何有效地壓縮軌跡中最被人關(guān)注的空間路徑信息并無損地將原始信息還原，引起了人們的廣泛關(guān)注。軌跡壓縮算法主要分為基于簡化線段的壓縮和基于路網(wǎng)的軌跡壓縮兩類，現(xiàn)有算法存在算法假設(shè)不合理、壓縮能力差等缺點(diǎn)。文中根據(jù)路網(wǎng)中軌跡的分布特性以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對變長時序序列的建模能力，提出了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌跡壓縮算法，通過深度學(xué)習(xí)模型髙效地概括軌跡分布，冋時利用路網(wǎng)結(jié)枃進(jìn)一步縮小壓縮空間，定量分析了不同輸入對算法壓縮比的影響。最后通過實(shí)驗(yàn)證明，基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌跡壓縮算法不僅具有比現(xiàn)有算法更高的壓縮比，還能支持未經(jīng)過訓(xùn)練的軌跡數(shù)據(jù)的壓縮;同時驗(yàn)證了終點(diǎn)信息如何對算法壓縮比產(chǎn)生影響的假設(shè)。
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