判断两条轨迹的相似性方法有很多
基于点方法: EDR,LCSS,DTW等
基于形状的方法: Frechet, Hausdorff
基于分段的方法:One Way Distance, LIP distance
基于特定任务的方法:TRACLUS, Road Network,grid等
附上本人总结的Trajectory Distance slides:
判断两条轨迹的相似性方法有很多
基于点方法: EDR,LCSS,DTW等
基于形状的方法: Frechet, Hausdorff
基于分段的方法:One Way Distance, LIP distance
基于特定任务的方法:TRACLUS, Road Network,grid等
附上本人总结的Trajectory Distance slides:
2020年10月4日研究了一下牛顿插值法,其用途是使用x、y两组数值,根据新的x值返回对应的y值,与TREND、FORECAST函数不同,这种方法可应对非线性数据。其作用类似于图表中的曲线拟合或LINEST多项式拟合。类似这种迭代题,数学书上写的很深奥,放到excel里就很直观了。B、C列是x、y对应值,一阶均差D3=(C3-C2)/($B3-$B2),下拉; 二阶均差E4=(D4-D
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