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摘要：大量定位技术和移动技术的成熟为多源、多模态数据的增加奠定了基础，其中有关运动物体轨迹的GPS轨迹数据增长尤为突出。因此，提出了一种路网轨道压缩算法。首先，在预处理步骤中，将轨迹分解为空间路径和时间序列。其次，在压缩步骤中，设计对空间路径执行空间压缩的算法，以及对时间序列并行执行时间压缩的算法。
关键词：路网;空间压缩算法;时间压缩算法
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）33-0039-02
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
存储或传输大量由位置采集技术产生的轨迹数据是非常具有挑战性的。在一些研究中通过减少轨迹数据中的位置点的信息冗余大幅度减少存储需求和通信负载[1]。压缩方法通常需要在压缩比和最大误差之间进行了权衡，一般来说，压缩比越高，压缩轨迹数据的质量就越差，反之亦然。如果相应的轨迹应用或者相应用户能够容忍一定范围内的轨迹误差，trajic算法是一种很合适的算法，其在一定误差范围内可以获得相对良好的压缩比。它具有预测下一位置点数据的预测器，以及一个产生小残差的残差编码方案，该方案可用于补偿预测值和实际值之间差异。
1 问题模型与符号定义
传统的方法通过n个三元组的序列表示一个轨迹r，其形式类似（
关键词：路网;空间压缩算法;时间压缩算法
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）33-0039-02
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
存储或传输大量由位置采集技术产生的轨迹数据是非常具有挑战性的。在一些研究中通过减少轨迹数据中的位置点的信息冗余大幅度减少存储需求和通信负载[1]。压缩方法通常需要在压缩比和最大误差之间进行了权衡，一般来说，压缩比越高，压缩轨迹数据的质量就越差，反之亦然。如果相应的轨迹应用或者相应用户能够容忍一定范围内的轨迹误差，trajic算法是一种很合适的算法，其在一定误差范围内可以获得相对良好的压缩比。它具有预测下一位置点数据的预测器，以及一个产生小残差的残差编码方案，该方案可用于补偿预测值和实际值之间差异。
1 问题模型与符号定义
传统的方法通过n个三元组的序列表示一个轨迹r，其形式类似（