群体智能驱动的时空轨迹预测技术综述

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摘 要：时空轨迹预测在交通管理和城市规划中至关重要，但传统模型受数据稀疏性、噪声污染和非线性关系的限制，群体智能驱动的时空轨迹预测技术能够克服传统模型的不足，实现高精度、实时性的预测。对当前群体智能技术研究中常用的群体数据源进行综述，介绍了群体智能的核心优化算法，如粒子群优化和蚁群优化，同时介绍了时空轨迹的表示方式；总结基于概率和基于机器学习的时空轨迹预测方法，概述了群体智能驱动的轨迹预测技术路线；讨论群体智能在当前时空轨迹预测领域的主要应用场景，包括交通路径规划、自然环境监测与操作风险预警等，展望群体智能驱动下的时空轨迹预测技术在认知增强、自治系统和去中心化学习等领域的应用潜力。（剩余19321字）