Common Movement Prediction using Polynomial Regression

2018

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1109/icaict.2018.8747047

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper describes an algorithm for geographical coordinates processing using polynomial regression to calculate the common behavior of a movement. The primary advantage of this algorithm is having a map of trajectories in any region. We have used Python programming language together with scikit-learn and matplotlib libraries for machine learning and visualization. In the end we try to predict several steps of the movement of all objects on the map.This work is the result of Master Thesis research.