一种最优化的轨迹数据L_(∞)-PLA压缩算法OA北大核心CSTPCD
随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L_(∞))下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为m DisPLA_(…查看全部>>
赵环宇;孙国豪;黎彤亮;杨坚;庞超逸
东华大学计算机科学与技术学院,上海201620 河北省科学院应用数学研究所,河北石家庄050081 河北省信息安全认证技术创新中心,河北石家庄050081东华大学计算机科学与技术学院,上海201620河北省科学院应用数学研究所,河北石家庄050081 河北省科学院生物研究所,河北石家庄050081东华大学计算机科学与技术学院,上海201620浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院,浙江宁波315100
计算机与自动化
算法理论时间序列轨迹数据压缩算法分段线性近似最大误差限定同步误差限定
《深圳大学学报（理工版）》 2024 (5)
P.574-582,9
河北省自然科学基金资助项目(F2020302001)。
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