随机游走模型可以预测不同节点之间的潜在关系，如下面图的例子：
在上图中，q表示为查询，d表示为文档，如果有直线相连，就表示相关，q1和d1，d2相连，则d1和d2都是q1的相关文档，但是d3没有和q1相连（实线），那么他们之间就没有关系了么？不是的，通过与q2相关的文档发现，d3和q1是有关系的，原因是d1，d2和d3与q2都相关，那么他们之间是有关系的。这个查询和文档组成的网络中，相关
# 组轨迹模型简介与R语言实现
组轨迹模型（Group-Based Trajectory Model, GBTM）是一种统计方法，用于发现和描述在不同时间点上变化模式相似的个体群体。此模型特别适用于分析纵向数据，帮助我们理解在人群中不同个体的成长轨迹或行为变化。本文将通过R语言代码示例介绍组轨迹模型的基本构建与应用，并结合图示工具更直观地展示分析过程。
## 1. 理论背景
组轨迹模型的基本
原创
2024-09-21 03:57:19
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Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。在本文中，我们将看到一些超越拖放功能的高级图表。我们将创建计算以深入研究数据以提取洞察力。我们还将看看R如何与Tableau集成和使用。1.高级图形几乎所有的Tableau用户都知道各种基本图形，例如介绍仪表板中显示的那些图形。这些图表可以使用Table
老文章分享多了，来看一篇预测领域比较新的论文，是2021年下半年的论文SCENE TRANSFORMER。视觉领域在VIT出来后的21年，各种变种的Vit如雨后春笋一般出现，迅速在视觉领域攻城掠地。到现在TRANSFORMER已经是各个领域最normal的一种结构了，预测领域也不例外。文章提出了一种对多目标轨迹预测的统一的框架，直观感觉，与之前最大的不同，就是大量使用attention结构进行信息
# 学习如何实现GBMT轨迹的R语言代码
在数据分析的过程中，轨迹数据的可视化是非常重要的，而GBMT（Geostatistical Brownian Motion Trajectories）轨迹便是其中一种常见的可视化方式。本文将指导你如何在R语言中实现GBMT轨迹，整个流程分为几个步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
轨迹分析模型是一种常用的数据分析方法，用于分析和预测轨迹数据的走向和趋势。在R语言中，我们可以使用各种包和函数来实现轨迹分析模型，并通过作图展示分析结果。本文将介绍如何使用R语言实现轨迹分析模型，并展示其结果。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备
2. 数据预处理
3. 模型建立
4. 结果可视化
下面我将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码和注释。
## 1. 数据
原创
2024-01-17 07:20:55
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# R语言组基轨迹模型实战指南
在这篇文章中，我将会教你如何实现一个基本的群体轨迹模型（Group-Based Trajectory Model, GBTM）使用R语言。这种模型对于分析多次测量的数据非常有用，尤其是在社会科学与生物统计领域。我们将分步走，通过实际的代码和详细注释来帮助你更好地理解整个过程。
## 整体流程
为了帮助你理解整个实现过程，下面是一个表格，展示了每个步骤及其描述：
原创
2024-09-17 07:15:31
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前面介绍过很多轨迹规划，也有很多控制相关的知识，例如pid调节、kalman 滤波、MPC等等。今天再学习一种轨迹追踪的方法，轨迹追踪是在有轨迹规划的基础上，如何实现车辆按照规划的轨迹行驶的问题，属于控制的范畴。 1. 自行车模型和阿克曼转向几何 这部分内容我很早就介绍过：
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2024-09-25 16:30:48
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一、Moveit!运动规划模块Ros中的运动规划是由Moveit!支撑的，Moveit内部分为路径规划模块和轨迹生成模块，路径规划默认使用的是open motion plan library(OMPL)方法，轨迹生成部分实现了Ruckig时间最优轨迹生成算法。(想了解Ruckig算法原理的朋友，也可以去看看原作者提供的算法实现，开源项目仓库地址为https://github.com/
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2024-07-06 11:25:15
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百度地图api实现轨迹运动效果实现逻辑：实现轨迹运动的效果无非就是将一段路程细化为很多个点，然后不过的根据这些点来画出移动轨迹。实现流程：1）使用DrivingRoute，根据起点和终点的位置，自动生成路径点。2）建立一个定时任务，使用Polyline不断的通过这些点渲染出移动轨迹。3）使用Marker的setPosition改变标注点位置，实现播放功能。直接上代码，完全可用：<!DOCTY
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2021-09-30 17:54:57
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本文提出了一个基于数据驱动的轨迹生成模型，该模型能提取上下文特征和统计学特征。本文的贡献可以分为以下几个部分： （1）提出了一个基于数据驱动的轨迹生成框架。 （2）可以学习到城市上下文特征和统计学特征。 （3）提出使用OD矩阵来检验不同数据集之间的相似性，并推导出人类移动的幂律相关性。一、问题定义（1）连续轨迹 （2）初始-目的地轨迹 （3）路点 （4）Flight：两个路点之间的直线 （5）合成
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2023-09-05 14:31:04
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需求就是一个飞机动画，飞机飞到哪里，轨迹线就画到哪里。我的轨迹线非常长，从我国出发一直到欧洲那边，光是经过的点就有7000多个。刚开始的时候想要使用的是entity的画线方法进行轨迹线的绘制，如果数据量不大，应该是可以实现的。整体思路就是：先创建一个PolyLine对象，然后监听时间，每一帧都对实体线对象进行position的更换。伪代码如下：// 定义折线实体
var polylineEntit
# 实现组基轨迹模型GBTM R语言教程
## 整件事情的流程
下面是实现组基轨迹模型GBTM R语言的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 下载并安装R语言 |
| 步骤二 | 安装必要的包和库 |
| 步骤三 | 准备数据集 |
| 步骤四 | 运行GBTM模型 |
| 步骤五 | 可视化结果 |
## 每一步需要做什么
### 步骤一：下载
原创
2024-05-07 07:43:40
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# 教程：R语言基于组的轨迹模型实现
## 1. 整体流程
下面是实现R语言基于组的轨迹模型的整体流程：
```mermaid
erDiagram
GROUPS ||--o| TRAJECTORIES : have
```
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 创建分组数
原创
2024-05-30 05:44:26
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# R语言做组基轨迹模型
在统计分析中，组基轨迹模型（Growth Mixture Model, GMM）是一种非常有效的方法，用于分析具有不同发展轨迹的个体群体。它能够识别出潜在的异质性群体，为我们理解复杂的数据提供了有力的工具。本文将介绍如何使用R语言进行组基轨迹模型的分析，并给出示例代码。
## 组基轨迹模型简介
组基轨迹模型主要用于分析个体在一段时间内的发展变化。这种模型考虑了个体之
在上篇增加了一个运动对象之后，就可以考虑给这个运动对象增加动力模型，之后按照动力模型来进行轨迹规划。思路这个动力模型我的思路是参照开源飞控中使用向量法指定速度方向，使用S曲线来规划速度轨迹的方式，最终做出来的效果看起来还是可以的。S曲线这里可以补习一下开源飞控中的速度S曲线规划的知识，总体思想为：保证加速度，速度连续，以固定加加速度来改变速度。总体的效果就是：先以恒加加速度将加速度a加到最大加速度
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。时间相关的ROC定义令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。 当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间 _t_。直观地说，在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此，ROC测得
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2023-11-27 19:42:05
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摘要轨迹预测是为自动系统提供安全和智能行为的一项重要任务。多年来已经提出了许多改进空间和时间特征提取的前沿方法。 然而，人类行为天然是多模态和不确定的：给定过去的轨迹和周围环境信息，智能体可以在未来有多个可能的轨迹。为了解决这个问题，最近研究了一项基本任务，即多模态轨迹预测 (MTP) ，其目的是为每个智能体生成多样化、可接受且可解释的未来预测分布。本文是MTP的第一个综述，通过独特的分类法和对框
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2023-10-13 22:42:01
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图嵌入方法学习（二）1. 什么是随机游走随机游走（Random Walk，缩写为 RW），又称随机游动或随机漫步，是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。因此，它是记录随机活动的基本统计模型。其概念接近于布朗运动，是布朗运动的理想数学状态。2. 随机游走算法的操作步骤2.1 全局最优化求解全局最优化是
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2024-06-02 14:47:17
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文章目录算法描述设计思想源代码及运行结果运行结果源代码总结 算法描述重启随机游走算法（Random Walk with Restart） 重启随机游走算法是在随机游走算法的基础的改进。从图中的某一个节点出发，每一步面临两个选择，随机选择相邻节点，或者返回开始节点。算法包含一个参数a为重启概率，1-a表示移动到相邻节点的概率，经过迭代到达平稳，平稳后得到的概率分布可被看作是受开始节点影响的分布。设
