Common Movement Prediction using Polynomial Regression

2018

DOI 10.1109/icaict.2018.8747047

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.