【技术实现步骤摘要】
轨迹预测方法、装置、电子设备及非易失性存储介质
[0001]本申请涉及计算机数据处理
，具体而言，涉及一种轨迹预测方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。
技术介绍
[0002]随着5G等技术的发展，移动网络可以为用户提供大量优秀的服务。但是由于智能设备的快速增多，移动网络的带宽、数据包传输速度、通信可靠性等都面临严峻的挑战，这些都关系着用户的服务质量(QoS)。在快速发展的移动网络中，网络行为分析至关重要，而智能设备的增多带来了庞大的用户数据，分析这些数据可以为运营商优化网络性能提供支持。
[0003]目前，用户轨迹预测是自组织网络(SON)智能化的一个重要研究方向，用户轨迹预测的主要思想是基于历史经验，利用机器学习预测用户的轨迹以改善网络的性能，为用户提供更好的服务，如在5G网络中，根据用户移动轨迹中为其提供无中断的网络。然而，相关技术在进行轨迹预测时，无法有效剔除冗余干扰数据，造成轨迹预测效率低、准确度差的技术问题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种轨迹预测方法，其特征在于，包括：剔除第一位置序列中冗余的目标位置点，得到第二位置序列，其中，所述第一位置序列中包括目标对象在多个相邻的目标时刻所对应的目标位置点，所述冗余的目标位置点为所述第一位置序列中干扰预测所述目标对象的轨迹的所述目标位置点；对所述第二位置序列中相邻的所述目标时刻对应的所述目标位置点进行滤波处理，以过滤所述第二位置序列中的噪声数据，得到第三位置序列；通过基于注意力机制的目标模型，确定所述第三位置序列中所述目标位置点之间的目标关联关系，并依据所述目标关联关系，预测所述目标对象的位置。2.根据权利要求1所述的轨迹预测方法，其特征在于，剔除第一位置序列中冗余的目标位置点包括：按照时间从前至后的顺序对所述第一位置序列中各个所述目标位置点对应的所述目标时刻进行排序，得到时序序列；确定第一位置点和第二位置点，其中，所述第一位置点为所述时序序列中排在第一位的所述目标时刻所对应的所述目标位置点，所述第二位置点为所述时序序列中排在最末一位的所述目标时刻所对应的所述目标位置点；依据所述第一位置点与所述第二位置点之间的连线至所述第一位置序列中各个所述目标位置点的距离，确定所述第一位置序列中的冗余的目标位置点并剔除。3.根据权利要求2所述的轨迹预测方法，其特征在于，依据所述第一位置点与所述第二位置点之间的连线至所述第一位置序列中各个所述目标位置点的距离，确定所述第一位置序列中的冗余的目标位置点并剔除包括：连接所述第一位置点与所述第二位置点，得到目标线段；遍历所述第一位置序列中的目标位置点，确定距所述目标线段的垂直距离最大的所述目标位置点为第三位置点；比较所述第三位置点与所述目标线段之间的垂直距离是否大于预设距离阈值；在所述垂直距离不大于所述预设距离阈值的情况下，剔除所述第三位置点，并继续寻找所述第一位置序列中除所述第三位置点外，距所述目标线段的垂直距离最大的其余所述目标位置点，重复上述步骤，直至所述第一位置序列中所述目标位置点均已进行过比较。4.根据权利要求1所述的轨迹预测方法，其特征在于，对所述第二位置序列中相邻的所述目标时刻对应的所述目标位置点进行滤波处理包括：依据第一时刻对应的所述目标位置点进行预测，得到第二时刻对应的预测位置点，其中，所述第一时刻为所述第二位置序列中的任一所述目标时刻，所述第二时刻为所述第二位置序列中紧邻所述第一时刻的下一所述目标时刻；依据所述第二时刻对应的预测位置点和所述第二时刻对应的所述目标位置点，对所述第二位置序列中所述第二时刻对应的所述目标位置点进行修正，其中，经过修正后的所述第二时刻对应的所述目标位置点相较于未经过修正的所述第二时刻对应的所述目标位置点剔除了噪声数据。5.根据权利要求4所述的轨迹预测方法，其特征在于，依据所述第二时刻对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：项军，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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