轨迹预测

Flight-Trajectory-Prediction 是一个有趣的项目，基于半惰性数据挖掘范式，用来预测飞行中的飞机轨迹。你可以通过聚类算法历史雷达数据，抽象出从源机场到目的机场的典型轨迹。最酷的是，它还能结合天气条件来调整飞行路径，给你推荐最合适的替代路线，一些航线冲突。 想象一下，在做飞行计划时，基于天气信息和历史数据来推测出最佳航线，这不仅能节省时间，还能提高航班的安全性。只要安装了MongoDB、Python 3.0和一些常见的库（如numpy、pandas等），就可以开始使用了。 你只需要输入一些基本信息，比如出发机场、到达机场、时间范围，再加上天气数据，就能得到飞机轨迹预测结果

针对海量用户轨迹数据，该研究提出了一种名为PRED的动态轨迹模式分析和位置预测方法。PRED方法首先利用改进的模式挖掘模型从轨迹数据中提取频繁模式（T-模式）。随后，该方法使用DPTUpdate算法构建名为DPT（dynamic pattern tree）的快捷数据结构，该结构蕴涵时空信息，用于存储和查询移动对象的T-模式。最后，PRED方法通过Prediction算法计算最佳匹配度，预测移动对象的轨迹位置。基于真实数据集的对比实验结果表明，PRED方法能够提供动态分析能力，其平均准确率达到72%，平均覆盖率达到92.1%，相较于现有方法，预测效果显著提升。

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。

利用 comet 函数展示二维和三维线运动轨迹：- 二维线：余弦和正弦函数的平方和- 三维线：余弦和正弦函数的平方和，z 轴为时间轴

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

用户轨迹数据包含经度、纬度、高度、时间以及是否连续等要素。轨迹数据涵盖范围广泛，且时间采样频率较高。

苏州大学莙政学者探究数据索引与轨迹推荐的关联，深入分析数据结构、算法优化、隐私保护等关键技术。论文为相关领域研究提供理论基础和应用指导。

该脚本作为体育工程领域的教学工具，展示了创建GUI的过程，并分析草坪碗的轨迹。

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。