群體智能驅(qū)動(dòng)的時(shí)空軌跡預(yù)測技術(shù)綜述

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摘 要：時(shí)空軌跡預(yù)測在交通管理和城市規(guī)劃中至關(guān)重要，但傳統(tǒng)模型受數(shù)據(jù)稀疏性、噪聲污染和非線性關(guān)系的限制，群體智能驅(qū)動(dòng)的時(shí)空軌跡預(yù)測技術(shù)能夠克服傳統(tǒng)模型的不足，實(shí)現(xiàn)高精度、實(shí)時(shí)性的預(yù)測。對(duì)當(dāng)前群體智能技術(shù)研究中常用的群體數(shù)據(jù)源進(jìn)行綜述，介紹了群體智能的核心優(yōu)化算法，如粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化，同時(shí)介紹了時(shí)空軌跡的表示方式；總結(jié)基于概率和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)空軌跡預(yù)測方法，概述了群體智能驅(qū)動(dòng)的軌跡預(yù)測技術(shù)路線；討論群體智能在當(dāng)前時(shí)空軌跡預(yù)測領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景，包括交通路徑規(guī)劃、自然環(huán)境監(jiān)測與操作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等，展望群體智能驅(qū)動(dòng)下的時(shí)空軌跡預(yù)測技術(shù)在認(rèn)知增強(qiáng)、自治系統(tǒng)和去中心化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。（剩余19321字）