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公开(公告)号：CN104951655A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510310624.8
申请日：2015-06-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频繁模式树的车辆运动模式挖掘方法，包括如下步骤：(1)对待进行模式挖掘的车辆的载客运行轨迹进行轨迹分离得到若干个子运行轨迹；(2)基于欧式距离对所有子运行轨迹进行线段聚类得到若干个聚类；(3)计算任意两个聚类之间的欧式距离，并根据所述的欧式距离确定各个聚类之间的邻近关系；(4)根据各个聚类之间的邻近关系构建得到频繁模式树。本发明的运动模式识别方法无需对运行轨迹进行空间划分，也无需另外对轨迹线段进行编码，更加的简单，并且识别效果好。
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公开(公告)号：CN104951655B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201510310624.8
申请日：2015-06-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频繁模式树的车辆运动模式挖掘方法，包括如下步骤：(1)对待进行模式挖掘的车辆的载客运行轨迹进行轨迹分离得到若干个子运行轨迹；(2)基于欧式距离对所有子运行轨迹进行线段聚类得到若干个聚类；(3)计算任意两个聚类之间的欧式距离，并根据所述的欧式距离确定各个聚类之间的邻近关系；(4)根据各个聚类之间的邻近关系构建得到频繁模式树。本发明的运动模式识别方法无需对运行轨迹进行空间划分，也无需另外对轨迹线段进行编码，更加的简单，并且识别效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104952248A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510310640.7
申请日：2015-06-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于欧氏空间的出租车汇聚预测方法，包括如下步骤：(1)获取待预测区域内所有出租车的载客运行轨迹，并对各个载客运行轨迹进行预处理；(2)对所述步骤(1)的预处理结果进行线段聚类得到聚类结果，并根据所述的聚类结果进行运动模式挖掘；(3)根据当前时刻各个出租车的位置和运动模式挖掘结果，预测设定时间内到达设定位置的出租车。本发明的汇聚预测方法在不需要知道路网状况的条件下，能够根据出租车的历史轨迹数据，对其将来轨迹进行预测，并基于此，将其应用于对给定地点出租车的汇聚预测。
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公开(公告)号：CN106970826B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710142580.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F9/455 , G06F12/0882 , G06F12/1027
Abstract: 本发明公开了一种基于大页的缺页异常解决方法，具体为：(1)判断大页是否存在于页缓存中，若是，读取该大页，设置其描述符，若否，执行步骤(2)；(2)系统向2M大页管理系统申请一个新大页pn，并初始化设置新大页的页描述符，且设置新大页的内容为0；(3)调用解压缩接口，根据其返回值判断大页是否被压缩过，若返回值为0，大页进行解压缩，将解压缩内容写入新大页中，设置大页p对应的页描述符，并执行(5)；若返回值为M2RAM_NO_DATA，执行(5)；若返回值既非0也非M2RAM_NO_DATA，解压缩过程出错，返回错误至上层接口；(5)系统设置大页p的页表项。该方法解决了大页的缺页异常问题。
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公开(公告)号：CN104966129A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510310125.9
申请日：2015-06-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种车辆运行轨迹的分离方法，包括如下步骤：(1)获取车辆在设定时间段内运行的卫星定位数据，所述的卫星定位数据包括该卫星定位数据对应的采集时间，车辆位置以及载客状态；(2)根据各个卫星定位数据的载客状态对获取的卫星定位数据进行筛选，并根据筛选结果形成相应的载客运行轨迹；(3)确定所述载客运行轨迹的时间跳跃点和空间跳跃点的位置，并根据时间跳跃点和空间跳跃点的位置将所述的载客轨迹划分为若干个子运行轨迹。本发明根据时间跳跃点和空间跳跃点依次完成划分，易于实现，且充分考虑了车辆运行轨迹的特点，使最终得到的轨迹分离结果能够更加准确，能够有效提高利用该轨迹分离结果进行运动模式挖掘结果的准确性。
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公开(公告)号：CN104952248B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201510310640.7
申请日：2015-06-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于欧氏空间的出租车汇聚预测方法，包括如下步骤：(1)获取待预测区域内所有出租车的载客运行轨迹，并对各个载客运行轨迹进行预处理；(2)对所述步骤(1)的预处理结果进行线段聚类得到聚类结果，并根据所述的聚类结果进行运动模式挖掘；(3)根据当前时刻各个出租车的位置和运动模式挖掘结果，预测设定时间内到达设定位置的出租车。本发明的汇聚预测方法在不需要知道路网状况的条件下，能够根据出租车的历史轨迹数据，对其将来轨迹进行预测，并基于此，将其应用于对给定地点出租车的汇聚预测。
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公开(公告)号：CN106970826A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710142580.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F9/455 , G06F12/0882 , G06F12/1027
Abstract: 本发明公开了一种基于大页的缺页异常解决方法，具体为：(1)判断大页是否存在于页缓存中，若是，读取该大页，设置其描述符，若否，执行步骤(2)；(2)系统向2M大页管理系统申请一个新大页pn，并初始化设置新大页的页描述符，且设置新大页的内容为0；(3)调用解压缩接口，根据其返回值判断大页是否被压缩过，若返回值为0，大页进行解压缩，将解压缩内容写入新大页中，设置大页p对应的页描述符，并执行(5)；若返回值为M2RAM_NO_DATA，执行(5)；若返回值既非0也非M2RAM_NO_DATA，解压缩过程出错，返回错误至上层接口；(5)系统设置大页p的页表项。该方法解决了大页的缺页异常问题。
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