数据挖掘技术在运动目标轨迹预测中的应用
大数据分析在体育运动中的应用案例
大数据分析在体育运动中的应用案例随着科技的不断发展和大数据技术的日益成熟，大数据分析在各个领域都得到了广泛的应用，体育运动领域也不例外。
大数据分析在体育运动中的应用，不仅可以帮助教练和运动员更好地制定训练计划和比赛策略，还可以提升观赏性和体育产业的发展。
本文将介绍几个大数据分析在体育运动中的应用案例，展示大数据技术在体育领域的重要作用。
**1. NBA（National Basketball Association）**NBA作为世界上最具影响力的篮球联赛之一，一直在积极探索大数据分析在篮球比赛中的应用。
通过对球员的数据进行深入分析，可以帮助球队更好地了解球员的特点和能力，从而制定更科学的战术。
比如，通过分析球员的投篮习惯、得分效率、防守数据等，可以为教练提供更多的参考信息，帮助他们做出更明智的决策。
同时，大数据分析还可以帮助球队进行对手分析，找出对手的弱点并加以利用，提高球队的比赛胜率。
**2. 足球**在足球领域，大数据分析也得到了广泛的应用。
越来越多的足球俱乐部和国家队开始利用大数据技术来提升球队的竞技水平。
通过对球员的跑动数据、传球数据、射门数据等进行分析，可以帮助教练更好地了解球员的状态和表现，为训练和比赛提供科学依据。
同时，大数据分析还可以帮助球队进行对手分析，找出对手的战术特点和弱点，制定针对性的比赛策略。
**3. 网球**在网球比赛中，大数据分析也扮演着越来越重要的角色。
通过对选手的发球速度、击球轨迹、移动路线等数据进行分析，可以帮助选手和教练更好地了解比赛情况，找出对手的弱点并加以利用。
同时，大数据分析还可以为裁判提供更多的参考信息，帮助他们做出更准确的判决，提高比赛的公平性和公正性。
**4. 田径**田径比赛是体育运动中最基础、最古老的比赛项目之一，而大数据分析也可以为田径运动带来新的发展机遇。
通过对运动员的训练数据、比赛数据进行深入分析，可以帮助教练更好地了解运动员的身体状况和训练效果，为训练计划的调整提供科学依据。
大数据分析在体育训练中的应用
大数据分析在体育训练中的应用随着信息技术的发展和现代科学的进步，大数据分析在各行各业中正扮演着越来越重要的角色。
在体育领域，大数据分析也逐渐成为一种不可或缺的工具。
本文将探讨大数据分析在体育训练中的应用，并介绍其对提高运动员表现和战术策略的作用。
一、运动员健康和状态监测体育训练的首要目标是确保运动员的健康和良好状态。
通过大数据分析，教练和医疗团队可以对运动员的身体数据进行全面监测和分析，以便及时采取措施预防和治疗运动损伤。
例如，通过分析运动员的心率、血压、体温等生理指标，可以判断其体能恢复情况和疲劳程度，从而合理安排训练计划。
二、运动员表现评估大数据分析可以帮助教练评估运动员的表现和技术水平，这对于制定个性化的训练计划至关重要。
通过分析运动员的比赛数据和训练数据，可以了解其在比赛中的强项和弱项，并找到改进的方向。
例如，在足球比赛中，可以通过分析运动员的传球成功率、射门命中率等指标，评估其技术水平和整体表现，从而制定相应的训练方案。
三、战术分析和对抗模拟大数据分析还可以用于战术分析和对抗模拟，以提高比赛策略的制定和实施效果。
通过收集和分析比赛数据，可以发现对手的战术特点和漏洞，并对比自己的表现进行评估。
同时，借助大数据分析和模拟技术，可以进行虚拟对抗训练，让运动员在模拟的比赛场景中反复演练，从而提高对抗能力和战术应变能力。
四、伤病预防和康复训练伤病是体育运动中常见的问题，合理的康复训练可以使运动员尽快恢复并且减少再次伤病的风险。
通过大数据分析，可以对运动员的伤病历史、康复进展和康复效果进行全面评估和跟踪。
同时，可以通过分析康复训练的数据，根据个体特点量身定制康复训练计划，提高康复效果。
五、比赛节奏和战术调整在比赛中，技术和体能的考验同样重要，而大数据分析可以帮助教练和运动员快速掌握比赛节奏和对手的战术调整。
通过实时收集比赛数据和分析对手的比赛模式，可以在比赛中做出相应的调整，并制定更合理的战术方案。
轨迹数据挖掘与分析技术研究
轨迹数据挖掘与分析技术研究随着移动终端设备的普及和定位技术的发展，轨迹数据的获取变得越来越容易。
轨迹数据是指移动目标在时间和空间上的位置信息记录，包含了根据时间顺序排列的位置坐标点。
这些轨迹数据蕴含着丰富的信息，对于理解和应用于各个领域具有重要意义。
轨迹数据挖掘与分析技术的研究，旨在从大量的轨迹数据中提取有价值的信息，帮助人们做出决策和改进现有的服务。
轨迹数据挖掘的一个重要任务是轨迹聚类。
聚类是将具有相似特征的数据点归为一类的过程。
轨迹聚类技术可以将相似的移动路径归为同一组，帮助我们理解移动目标的行为模式。
例如，在交通管理领域，轨迹聚类可以用于识别出交通拥堵的区域，从而提供更好的道路规划方案。
在商业领域，轨迹聚类则可以帮助企业了解用户的消费习惯，从而针对性地制定推广策略。
除了轨迹聚类，轨迹数据挖掘还包括轨迹分割和轨迹预测等技术。
轨迹分割可以将连续的轨迹数据划分为不同的片段，从而提取出每段轨迹的特征。
这些特征可以用于分析移动目标在不同时间段和空间区域内的行为差异。
而轨迹预测则可以根据历史轨迹数据，对未来的移动路径进行预测。
这项技术对于交通管理、物流配送等领域具有重要意义，可以提高效率和准确性。
此外，轨迹数据挖掘与分析技术还可以结合其他数据源，进行更深入的分析。
例如，可以将轨迹数据与社交网络数据结合起来，研究人与人之间的交互关系和社交行为。
这对于社交网络推荐系统的优化和个性化广告推送具有重要意义。
另外，将轨迹数据与气象数据相结合，可以分析不同天气条件对移动目标行为的影响，为城市规划和灾害预警提供参考。
然而，轨迹数据挖掘与分析技术研究还面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
轨迹数据中可能包含用户的敏感信息，如家庭住址、工作地点等。
如何在保护用户隐私的前提下，有效地进行数据分析和挖掘是一个亟待解决的问题。
其次，轨迹数据的规模庞大，对计算资源和算法效率提出了较高的要求。
如何高效地存储和处理海量的轨迹数据，以及如何设计快速准确的算法进行数据分析，需要我们不断探索和研究。
基于大数据分析的轨迹预测算法研究
基于大数据分析的轨迹预测算法研究随着科技的不断发展，我们已经进入了一个大数据时代。
在数字化的世界中，每个人都在产生着海量的数据，如何有效地利用这些数据已经成为了许多领域的研究热点。
其中轨迹预测算法，在出行、城市规划等领域中具有重要的应用价值。
本文将从大数据分析的角度出发，探讨轨迹预测算法的研究现状以及未来发展方向。
第一部分：轨迹预测算法的研究现状轨迹预测算法是基于轨迹数据的模型预测方法，通过对人或物体的行动轨迹进行分析，预测下一步的移动位置。
目前，轨迹预测算法已经被广泛应用于智能交通、城市规划、人群管理等领域。
在这些领域中，轨迹预测算法的准确性和实时性是非常重要的，因为一些紧急事件可能需要及时响应，如紧急救援。
在轨迹预测算法的研究中，由于轨迹数据本身存在非常复杂的特性，因此这种算法需要综合运用多种技术，包括机器学习、大数据分析、非线性优化等。
其中，大数据分析是轨迹预测算法中不可或缺的技术手段之一。
第二部分：基于大数据分析的轨迹预测算法研究近年来，大数据分析技术的飞速发展为轨迹预测算法的研究提供了更为精准和实用的工具。
在基于大数据分析的轨迹预测算法中，主要包括以下几个方面的研究。
1. 轨迹数据的采集和处理在轨迹预测算法中，轨迹数据的质量和实时性是非常重要的。
因此，研究者们需要采用一系列准确稳健的数据处理技术，确保轨迹数据的高质量和及时性。
例如，可以采用传感器、GPS等技术实时采集轨迹数据，并通过数据可视化技术对数据进行有效处理和可视化。
2. 数据挖掘和分析在采集和处理轨迹数据后，需要运用数据挖掘技术来提取有用的信息。
此时，大数据分析技术可以有效帮助研究者处理庞大的数据集。
例如，可以采用聚类、关联分析等技术，从轨迹数据中发掘出人物移动的规律。
3. 机器学习模型的建立通过数据挖掘和分析，可以选择适合轨迹预测的机器学习模型。
在此基础上，可以运用统计学方法进行模型训练和优化，提高模型的预测准确率。
第三部分：基于大数据分析的轨迹预测算法的应用案例在实际的应用中，基于大数据分析的轨迹预测算法已经被广泛应用于交通出行、城市规划、人口普查、自然灾害预警等领域。
轨迹数据挖掘与轨迹预测算法研究
轨迹数据挖掘与轨迹预测算法研究随着移动设备的普及和智能化的发展，轨迹数据的收集和分析变得更加容易。
人们在使用智能手机、电子支付工具以及社交媒体平台时，几乎都是在产生并留下轨迹数据。
这些海量的轨迹数据蕴含着丰富的信息，通过对其进行挖掘和分析，可以洞察用户行为、交通规律以及城市发展趋势，为城市规划、交通管理以及商业决策提供有力支持。
在轨迹数据挖掘和轨迹预测算法的研究中，最常用的技术包括聚类分析、序列模式挖掘、轨迹模式发现以及轨迹预测算法。
首先，聚类分析是将相似的轨迹点或轨迹进行分类的一种常用技术。
通过聚类分析，可以将轨迹数据划分为不同的群组，并发现数据中的隐含规律和特征。
例如，可以通过对出租车轨迹数据进行聚类分析，找出出租车聚集区域，并进一步对交通拥堵现象进行研究和预测，以优化交通管理。
其次，序列模式挖掘是从轨迹数据中发现时间上有序的频繁模式。
通过对用户轨迹的时间序列进行挖掘，可以发现用户行为的规律和模式。
以移动自动售货机的轨迹数据为例，可以通过序列模式挖掘找出用户购买商品的常规时间和地点，以优化售货机的商品摆放和库存管理。
另外，轨迹模式发现则是在轨迹数据中寻找重复出现的轨迹模式。
轨迹模式发现可以帮助我们理解轨迹数据中的重复和变化模式，从而揭示出轨迹数据中的规律和趋势。
例如，分析步行者的轨迹数据可以发现行人的常用路径以及行走的速度和距离，为城市规划和交通管理提供参考。
最后，轨迹预测算法是基于历史轨迹数据进行预测的一种算法。
通过对历史数据的分析，可以建立模型并利用这些模型来预测未来的轨迹。
轨迹预测可以广泛应用于交通流量预测、用户行为预测以及物流配送等方面。
例如，基于出租车轨迹数据的预测模型可以帮助城市规划部门预测未来交通流量，从而合理规划道路建设和交通管理策略。
总之，轨迹数据挖掘与轨迹预测算法的研究在城市规划、交通管理以及商业决策等领域具有重要的应用价值。
通过对轨迹数据的挖掘和分析，可以揭示出数据中的规律和趋势，从而为决策者提供决策支持和科学依据。
大数据分析方法在运动员训练中的应用
大数据分析方法在运动员训练中的应用现代运动员的训练与比赛离不开数据分析方法的支持，尤其是随着大数据时代的到来，运动数据的采集、分析和利用已经成为了比赛胜负的决定性因素之一。
本文将介绍大数据分析方法在运动员训练中的应用，分析其优势和不足，并探讨今后的发展方向。
一、大数据分析方法的概述大数据分析方法是指利用高速、高效、高容量的信息技术手段，将海量的复杂数据转化为规律性、实用性、智能性信息的一种技术手段。
它可以对不同领域、不同行业的信息进行深度挖掘、分析、推断和预测，探寻出隐藏在数据背后的信息和价值，从而为决策提供重要依据和支持。
在运动员训练中，大数据分析方法可以采集、整理和分析运动员的运动数据，包括速度、力量、灵敏度、反应、耐力、技术等多方面的指标，用以评估运动员的训练效果和表现水平。
同时，它还可以通过对比分析和模拟仿真来制定更加科学、合理的训练计划，提高运动员的竞技能力和表现水平。
二、大数据分析方法在训练监督中的应用1. 细化、定量化的训练计划制定大数据分析方法可以通过对运动员运动状态、运动心率、运动强度等因素的分析，帮助教练和科研人员制定出更加细化、合理的训练计划，以实现针对性地锻炼提高运动员的体能和技能水平。
以足球场上比赛为例，大数据分析方法可以通过视频统计、位置跟踪、球员互动等方式，详细记录每一名球员的跑动轨迹、次数、速度、距离、失误及犯规等数据，这将有助于教练及时发现球员的问题和优势，从而更加准确地调节训练强度；2. 反馈性训练计划的修正和优化通过分析海量的训练数据，大数据分析方法还可以帮助教练及时发现训练中出现的问题，从而及时调整训练计划，以达到更好的训练效果。
例如，当训练某些关键技能时，如果发现某个运动员的成绩总是比其他人差，那么教练可以立即针对其进行特殊训练，以克服其缺陷。
三、大数据分析方法在教练决策和比赛预测中的应用1. 教练决策的优化利用教练在队员的阵容、战术部署和赛前准备等方面，都需要进行决策，决策的质量直接决定着比赛胜负的成败。
轨迹数据挖掘技术在出行行为预测中的应用研究
轨迹数据挖掘技术在出行行为预测中的应用研究随着移动互联网和定位技术的迅速发展，个人出行行为数据得以大量生成和收集。
这些轨迹数据记录了用户在空间和时间上的移动路径，包含了丰富的个人出行行为信息。
利用这些轨迹数据，可以应用数据挖掘技术进行出行行为预测，为交通规划、交通管理和智能导航等领域提供决策支持。
一、轨迹数据挖掘技术简介轨迹数据挖掘技术是指通过数据挖掘方法从轨迹数据中提取有价值的信息和知识。
常用的轨迹数据挖掘技术包括轨迹压缩、轨迹聚类、轨迹分类和轨迹预测等。
这些技术可以帮助我们理解出行行为特征、识别出行模式并进行出行行为预测。
二、轨迹数据挖掘技术在出行行为模式识别中的应用1. 轨迹压缩轨迹压缩是为了减少轨迹数据的存储和传输开销。
通过删除冗余的轨迹点，可以保留主要的移动路径信息，并减小数据规模。
轨迹压缩技术可以快速提取出行模式和关键轨迹点，为后续出行行为预测提供基础。
2. 轨迹聚类轨迹聚类是将相似的轨迹点归为一类，在空间上划分出行模式。
通过轨迹聚类，可以发现出行行为的类别和分布情况，为交通规划和交通管理提供参考。
例如，可以利用轨迹聚类结果，对城市道路进行拥堵区域分析，指导交通疏导工作。
3. 轨迹分类轨迹分类是将轨迹数据划分为不同的类别。
通过分析不同类别之间的相似性和差异性，可以识别出行行为模式。
例如，可以将轨迹数据分类为步行、自驾、公交等不同的出行方式，为用户提供个性化的交通出行建议。
三、轨迹数据挖掘技术在出行行为预测中的应用1. 出行目的预测出行目的预测是指根据过去的轨迹数据，预测用户当前的出行目的。
通过分析用户的历史轨迹数据以及与之相关的其他数据，如时间、地点等，可以建立预测模型，快速准确地确定用户当前的出行目的。
这对于智能导航和出行服务提供商非常重要，可以提前为用户提供个性化的出行信息和路线规划。
2. 出行模式预测出行模式预测是指根据过去的轨迹数据，预测用户未来的出行模式。
通过分析用户的历史轨迹数据，可以发现用户的出行模式，例如每天早上通勤、周末购物等。
基于云计算平台的车辆行驶轨迹数据挖掘与分析
基于云计算平台的车辆行驶轨迹数据挖掘与分析车辆行驶轨迹数据挖掘与分析是基于云计算平台的一个重要应用领域。
随着智能交通系统和车联网技术的不断发展，大量的车辆行驶轨迹数据被收集和存储在云计算平台上。
这些数据包含了车辆的位置、速度、时间等信息，对于交通管理、交通预测、道路规划等领域具有重要意义。
本文将就基于云计算平台的车辆行驶轨迹数据挖掘与分析进行深入探讨。
首先，我们需要清楚，车辆行驶轨迹数据是通过GPS 设备等定位技术获取的。
这些数据采集到云计算平台后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据融合、数据格式转换等。
在预处理的过程中，需要对数据进行去噪、异常值处理、数据格式的统一等工作，以确保后续的分析工作的准确性和可靠性。
接下来，我们可以利用云计算平台上的数据挖掘技术对车辆行驶轨迹数据进行分析。
数据挖掘是一种从大量数据中发掘潜在模式、关系和知识的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，我们可以利用聚类分析、关联规则挖掘、时空模式挖掘等技术，探索出隐藏在数据中的规律和趋势。
首先，聚类分析是一种将相似的数据对象归类到同一个簇中的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，我们可以利用聚类分析技术对车辆进行分组，发现不同类型的车辆或是行驶模式。
例如，我们可以通过聚类分析将车辆分为高速公路驾驶、市区行驶、山区行驶等不同的模式，从而更好地理解车辆行驶轨迹数据的特点和规律。
其次，关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间潜在关系的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，我们可以通过关联规则挖掘，发现车辆行驶轨迹数据中的频繁项集和关联规则。
例如，我们可以挖掘出频繁的轨迹组合，如某个地点通常与另一个地点同时出现，或是某个车辆在一定时间段内经常出现在某个地点等，从而可以为交通管理和道路规划提供参考依据。
最后，时空模式挖掘是一种挖掘时空数据中的潜在模式的方法。
在车辆行驶轨迹数据挖掘中，时空模式挖掘可以帮助我们发现车辆行驶轨迹数据中的时空变化规律。
例如，我们可以挖掘出车辆行驶轨迹数据中的拥堵区域、交通流量高峰期等时空模式，以帮助交通管理部门进行交通拥堵的预测和调度。
运动轨迹数据的挖掘算法研究及应用
运动轨迹数据的挖掘算法研究及应用随着智能耳机、手表等便携式运动设备的普及，越来越多的人开始关注自己的健康状况和运动量。
这些设备通过传感器收集到的数据，不仅可以提供实时的运动监测，还能记录用户的运动轨迹数据。
运动轨迹数据不仅可以反映用户的运动状态，还可以通过挖掘算法进行分析，发现用户的运动规律、个人特点等，具有广泛的研究和应用价值。
一、运动轨迹数据的特点运动轨迹数据是指运动过程中产生的多维度的位置坐标、速度、时间等数据。
与传统的数据不同，运动轨迹数据的特点主要有以下几个方面：1.数据来源丰富：运动轨迹数据可以来自于智能手环、智能耳机、手机App等多种设备。
2.数据量大：随着设备普及，运动轨迹数据量不断增加，需要有效的存储、管理和处理。
3.多维度特征：运动轨迹数据涵盖了空间维度、时间维度、速度维度等多个方面，具有很强的复杂性和多样性。
二、运动轨迹数据的挖掘算法运动轨迹数据的挖掘算法主要包括轨迹压缩、轨迹匹配、轨迹聚类、轨迹分类等。
这些算法可以分析用户的运动状态、运动规律、个性特点等，并为用户提供更精准的运动指导和健康管理服务。
1.轨迹压缩算法轨迹压缩算法是指对运动轨迹数据进行压缩处理，降低数据存储和传输的成本。
常用的算法有Douglas-Peucker算法、Visvalingam-Whyatt算法等。
这些算法通过去除冗余点或简化轨迹减少数据量，同时保持轨迹的一定精度。
2.轨迹匹配算法轨迹匹配算法是指将用户的轨迹数据与地图数据进行匹配，从而确定用户的具体位置。
常用的算法有最近邻算法、动态时间规整算法等。
这些算法可以用于定位服务、导航服务等领域。
3.轨迹聚类算法轨迹聚类算法是指将用户的轨迹数据进行聚类，找到相似的轨迹集合，并发现轨迹的规律、特点等。
常用的算法有基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法等。
这些算法可以应用于智能运动监测、社交网络等领域。
4.轨迹分类算法轨迹分类算法是指将用户的轨迹数据按照种类进行分类，例如步行、跑步、骑行等。
轨迹数据挖掘中的关键技术与应用研究
轨迹数据挖掘中的关键技术与应用研究随着移动设备和人工智能技术的不断发展，轨迹数据挖掘成为越来越热门的研究领域。
轨迹数据可以捕捉到人类和物品的运动轨迹信息，通过对其进行分析挖掘，可以发现许多有用的信息和规律。
本文将讨论轨迹数据挖掘的关键技术和其应用研究。
一、轨迹数据处理技术1.数据清洗数据清洗是轨迹数据挖掘中的关键技术。
在轨迹数据的收集过程中，可能存在多种异常数据，例如：重复数据、丢失数据、错误数据等。
因此，需要利用数据清洗技术对轨迹数据进行清理，以便更好的进行后续分析。
2.轨迹数据的表示轨迹数据的表示是指将轨迹数据从原始输入形式转换为计算机能够处理的形式。
通常常用的表示方法有向量和栅格化方法。
其中向量方法是指将轨迹数据转换为类似于空间三维坐标的向量形式，方便对轨迹数据进行分析和处理。
而栅格化方法则是将轨迹数据转换为如地图等二维栅格信息，以反映轨迹数据在空间和时间上的具体分布情况。
3.轨迹数据的预处理轨迹数据预处理通常包含轨迹数据过滤、轨迹数据简化和轨迹数据压缩。
轨迹数据过滤是指通过过滤方法去掉噪声数据、重复数据等。
轨迹数据简化是指通过抽样和特定算法来简化轨迹数据，以减少其数据量和计算难度。
轨迹数据压缩则是针对轨迹数据进行压缩处理，以减少其存储空间和传输成本。
二、轨迹数据挖掘技术1.轨迹聚类算法轨迹聚类算法是轨迹数据挖掘中最为常用的方法之一。
其主要目的是将众多轨迹数据划分到不同的类别中，以提取不同类别下轨迹数据的共性和特征。
常用的聚类方法有基于密度的聚类算法和基于层次的聚类算法。
2.轨迹分类算法轨迹分类算法是针对轨迹数据进行分类的方法。
常用的分类算法有决策树、SVM、神经网络等。
轨迹分类算法可以将轨迹数据划分为不同的类别，以更好地理解和掌握轨迹数据的特征和规律。
3.轨迹关联规则挖掘算法轨迹关联规则挖掘算法是指在轨迹数据中发现出现频率高的关联规则的方法。
这些规则不仅可以反映轨迹数据的规律和特征，还可以用于为个人提供更好的服务和支持。
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%引言近年来随着社会对智能化程度的需求不断增加，神经网络得到了迅速的发展和广泛的应用，提供了很多解决现实问题的理论和算法。
在此基础之上，数据挖掘技术也得到了快速的发展。
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息的过程&%’。
该文正是采用数据挖掘技术对运动目标的运行轨迹进行预测。
目标轨迹预测是根据运动目标的历史运动轨迹，对其运动规律进行推断和学习，从而对其未来的运动趋势做出判断。
运动目标轨迹预测在航天、航海、军事等领域都有着重要的意义。
例如，在军事领域，如果能够对敌方目标的未来走势做出正确的判断，就可以事先采取相应的措施，趋利避害，使己方处于有利的地位。
目前，对于这一问题的研究还不是很多，现有的一些研究多采用比较传统的方法，比如!("滤波算法、卡尔曼滤波算法&!’等等，预测到的目标位置偏差比较大，预测精度还需要进一步提高。
另外，这些算法的复杂度都比较大。
该文采用数据挖掘技术对运动目标的轨迹进行预测。
在众多的数据挖掘算法当中，该文采用了)*神经网络算法和遗传算法相结合的策略，并对遗传算法做了改进，提出了一种新的思想：混配，在此基础之上对运动目标的轨迹进行了预测。
!)*神经网络和遗传算法相结合的解决策略该文中，运动目标轨迹数据库里包含随时间变化而发生的数值或事件序列。
趋势分析是时序分析中的一个主要应用之一，目前情况下，时序中包含两个变量，即!和"，且可以看作是一个时间#的函数，即$%&（（!，"），#）；其中，（!，"）为目标的当前位置，#为当前时刻。
如图%所示。
图%实际观察得到的运动目标轨迹然而，这样的机动目标并不存在长期循环或规律性变化，它显示了一些无规律、不确定性的变化，很难找到一个合适的非线性方程去精确地描绘这样的曲线，而应用神经网络却可以数据挖掘技术在运动目标轨迹预测中的应用马国兵薛安克（杭州电子工业学院智能信息与控制技术研究所，杭州+%""+,）-./012：/34%!+#56,78190$:;/摘要该文提出了一种利用数据挖掘技术对运动目标的轨迹进行预测的方法，给出了具体的预测算法和实例。
并在传统的人工神经网络和遗传算法的基础上，提出了一种新的方法：混配。
采用混配的方法，克服了遗传算法中所存在的种群内过早收敛的缺点，极大地提高了预测算法的准确度。
关键词混配人工神经网络遗传算法数据挖掘文章编号%""!.<++%.（!""#）%%."!%"."!文献标识码=中图分类号>*+?%!""#$%&’$()(*+&’&,$)$)-./%0)(#(-1$)23/4$%’$)-’0/.3&%5(*,(6$)-789/%’,&:;(8$)-<;/!)5/（@98A1ABAC ;D @9AC2213C9:C @9D;E/0A1;909F G;9AE;2>C:H9;2;3I ，J093KH;B @98A1ABAC ;D-2C:AE;91:8-9319CCE193，J093KH;B +%""+,）!8=’3&%’：>H18L0LCE LEC8C9A80/CAH;F ;D LECF1:A193AHC AE0:M ;D /;N193;4OC:A 408CF ;9F0A0/19193AC:H9;2;3I$>HC :;EEC8L;9F193LECF1:A193023;E1AH/18028;31NC919AHC L0LCE$=9;NC2/CAH;F 90/CF :;//1932C :;LB20A1;918LEC8C9ACF408CF ;9AE0F1A1;9020EA1D1:1029CBE029CAP;EM 09F 3C9CA1:023;E1AH/19AH18L0LCE$>HC /;AH;F ;D :;//1932C :;LB20A1;9;NCE:;/C8AHC 8H;EA:;/193;D :;9NCE3193A;;D08A CQ18A193198LC:1C8193C9CA1:023;E1AH/$>HC LEC:181;9;D AHC LECF1:A193023;E1AH/1820E3C2I 1/LE;NCF$>/1?(34=：G;//1932C :;LB20A1;9，=EA1D1:1029CBE029CAP;EM ，RC9CA1:023;E1AH/，S0A0/19193基金项目：国家部委电子预研基金资助项目作者简介：马国兵（%?,,.），男，硕士研究生，主要研究方向：计算机智能控制、数据库技术。
薛安克（%?5,.），男，教授，博士生导师，主要研究方向：智能信息与控制技术、信息融合技术、鲁棒及最优控制、先进制造技术、工业过程控制。
!%!!$$$!"!#$%%$%!$$$$%#%$!%$!!$$$$!#!$$$$$$$"%$$$$#%$#!$$$$#!#实现对非线性曲线的较好拟合。
然而，采用&’神经网络算法，需要事先对网络进行训练。
对于时变系统而言，这种训练难以达到很高的精度。
此外，采用&’算法难免出现局部极小问题。
而遗传算法能够维持一组可行解并通过对可行解的重新组合去改进可行解在多维空间内的移动轨迹或趋势，最终走向最优解。
因此，这里将遗传算法与神经网络相结合，用遗传算法学习神经网络的权重及拓扑结构，对神经网络进行改进，提高了神经网络的精度，同时也提高了遗传算法的局部搜索能力和解的品质()*。
然而，虽然用遗传算法能够对神经网络进行改进，却难以解决其自身存在的种群内过早收敛现象(#*。
由于这种现象的存在，算法很难找到真正的最优解。
因此，必须对遗传算法进行改进。
在这里，采用一种新的方法：混配，并对遗传算法进行改进，形成一种新的算法———混配遗传算法。
)混配遗传算法（++,-）按照生物学的进化理论，多样性是生物种群进化的基础。
同样，群体的多样性也是,-能够搜索全局最优解的基本条件。
对于遗传计算来讲，群体的多样性保证了遗传算法正常发挥进化和重组效应，其中选择算子的作用是减弱群体的多样性，交叉算子保持群体多样性不变，变异算子则提高群体的多样性。
关于群体多样性，可以给出如下的计算方法。
任意优化问题的二进制编码空间为."，%/&，群体规模设定为’，群体所包含个体集合!0.(%，(!，$$$，(’/，其中()0.(%)，(!)，$$$，(*)/，)0%，!，$$$，’，其多样性测度：+（,）-%&.’&)0%!（123.’)0%!(*)，’)0%!（%/(*)）/4156.&)0%!(*)，&)0%!（%/(*)）/）（%）显然，+（!）!("，%*，当+（!）0"时，群体的多样性完全消失；当+（!）0%时，群体的多样性测度最大。
对于0代群体，其多样性测度为+（!（0））。
在实际优化问题计算中，存在着,-并不总是收敛到全局最优解或满意解的现象，即使对于单调或单峰函数也是如此。
这种现象与,-收敛于局部最优解不同，与欺骗问题性质也不相同。
当前群体的最佳位串距离最优解仍然存在着比较显著的海明距离，但是群体的进化能力已经基本丧失。
图!混配遗传算法原理示意图该文的思想就是基于以上论述的背景而提出来的。
“混配”就是给予在首次选择中淘汰的基因再次与优良基因交配的机会，避免出现过早收敛的现象，它的方法就是保留父代中产生的全部优良基因，同时以保留率为!1在父代中随机抽取较差的基因，然后，在以后的交配过程中，将保留的基因全部进行繁殖、变异、竞争和选择。
再下一代还是按照以上方法进行，这样就保持了种群的多样性而不至于陷入“预饱和”。
如图!所示。
算法实现：,7678594-:;<=58>1?（）.随机产生初始化群体；初始化参数并将生成的符号串存入,=<@A ；B<.调用繁殖算法；计算,=<@A 中每个符号串的适度值23；对,=<@A 中的符号串按适度值的大小从大到小排序；计算平均适度值2.；分别比较每个23与2.的大小，保留所有大于2.的符号串，且以概率!4保留)"C 的小于2.的符号串，组成新的,=<@A ；D<=（"0%；"50,=<@AE@1F !；"6G ）.从,=<@A 中取出两个符号串并以概率!7调用交叉操作；5D （交叉操作发生）将生成的符号串加入H71A ；7:?7将原符号串加入H71A ；/对H71A 中的每一个符号串，以概率!#调用突变算法；5D （突变操作发生）将新生成的符号串加入E7I,=<@A ；7:?7将原符号串加入E7I,=<@A ；/I>5:7（算法尚未满足收敛准则）；终止准则：可以使用两种终止准则：（%）利用最大的循环次数作为终止准则；（!）利用群体最优基因个体多代未变作为终止准则。
以上各种准则可以单独使用，也可联合使用。
#应用举例该文论及的对象是轨迹预测，是由一个多层前馈网络构成，为了用遗传算法学习整定前馈网络的连接权，首先将网络各连接权编码。
该文通过试验的方法，选择了多参数互联定点映射编码法(J*。
即假设有#个网络权值，则编码为：其中$"%!."，%/，这里优化的对象是前向网络，激励函数为：8（1）0%%G73A （41）（!）如果神经网络选取三层&’网络，则根据实际经验，该文总结了规律公式：#-#3#96#9#"G #96#"（)）（下转!)%页）（上接!%%页）其中，!为权值总的数目；!"为输入向量的个数，!"为输出向量的个数；!#为隐含节点数。
在实际应用中，采用了&’%"’&结构的()网络，输入为三个参数，分别为上一个时刻轨迹点的横坐标$，纵坐标%，上一个时刻&；而输出也是三个参数，即当前轨迹点的横坐标$，纵坐标%，当前时刻&。
仿真结果如图&所示，其中，实线表示实际轨迹，虚线表示预测轨迹。
图&利用遗传算法和()相结合得到的实际轨迹与预测轨迹对比图从仿真结果可以看出，用()神经网络和混配遗传算法对目标轨迹进行预测，能够取得非常不错的效果。
预测轨迹和实际轨迹的偏差非常小，部分轨迹甚至完全一致。
这就说明，采用()神经网络和混配遗传算法相结合的策略对目标轨迹进行预测能够取得非常高的预测精度。