前面以為合適的預測模型就那么幾個，后面思路越來越清晰，細節多了，適用的方法也多了，現在發現模型越來越多。之前的思路先放一放。先總結下學術上有多少預測方法及使用相應方法的一些文獻

一、傳統數學統計學方法

1.馬爾可夫模型預測

2.樸素貝葉斯預測

3.高斯過程預測

4.灰色模型

二、機器學習方法、啟發式算法

5.機器學習預測：SVM,BP,神經網絡

6.仿生算法：粒子群算法，遺傳算法，

三、深度學習預測

四、波形處理算法

7.卡爾曼濾波

亂七八糟的結合：

http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%284a33cf512bf11c65bac5e25163fb0d90%29&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3D%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BC%98%E5%8C%96BP%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%B5%81%E9%87%8F%E9%A2%84%E6%B5%8B&sc_us=3174590246271440901&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8

數據預測之BP神經網絡https://www.cnblogs.com/sallybin/p/3169572.html

卡爾曼濾波http://blog.csdn.net/gdfsg/article/details/50904811

總結

以上是生活随笔為你收集整理的8.轨迹预测，乱七八糟的预测方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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