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作者：李任杰;乔少杰;李庆;蒋宇河;李洲;甘戈;陈浩;卓小军;韩楠;
单位：成都信息工程大学软件工程学院;成都市公安局监所管理支队;成都市公安局科技信息化处;四川九门科技股份有限公司;成都信息工程大学管理学院;
摘要：随着移动设备和物联网技术的普及，时空数据的收集和分析变得越来越重要。轨迹预测，尤其是实时轨迹预测，对于许多应用领域如智能交通和城市规划等至关重要。现有的轨迹预测方法往往无法在保证预测准确性的同时满足实时性的要求，且实时数据通常是不完整或带有噪声的，要求预测算法必须能够适应不完全的轨迹信息。基于此，提出了一种基于时空数据库的实时启发式轨迹预测模型(Real-time Heuristic Trajectory Prediction Based on Spatio-Temporal Databases, RHTP-STD)。RHTP-STD利用MobilityDB数据库平台存储和管理轨迹数据，通过图构建算法将轨迹数据转换为时空图。RHTP-STD采用启发式算法，融合历史和实时数据，快速预测移动对象的未来轨迹。实验结果表明，RHTP-STD在Argoverse数据集上的预测准确性和实时性均优于现有方法。讨论所提方法在不同应用场景中的适用性，提出了未来的研究方向。
关键词：时空数据库;;实时处理;;轨迹预测;;启发式算法
基金资助：国家自然科学基金(62272066);; 四川省科技计划资助(2025ZNSFSC0044,2025YFHZ0194);; 成都市技术创新研发项目重点项目(2024-YF08-00029-GX);成都市技术创新研发项目(2024-YF05-01217-SN);; 成都市区域科技创新合作项目(2025-YF11-00050-HZ);; 网络空间安全教育部重点实验室及河南省网络空间态势感知重点实验室开放基金课题(KLCS20240106);; 网络空间大数据智能安全教育部重点实验室开放基金课题(CB
