Untuk pekerjaan akademis terakhir saya, saya telah mengembangkan algoritma kompresi untuk lintasan GPS. Saya dapat memperkirakan kualitas kompresi spatio-temporal dengan menghitung jarak euclidean tersinkronkan (SED) antara lintasan terkompresi dan asli dan mengevaluasi kinerja algoritma saya terhadap algoritma kompresi yang terkenal.
Algoritma spatio-temporal, seperti milik saya, mengurangi lintasan yang berusaha mempertahankan informasi temporal sebanyak mungkin. Algoritma spasial (misalnya algoritma Douglas-Peucker) menyadari kompresi yang merujuk hanya pada karakteristik spasial.
Apa yang terjadi sekarang? Mempertimbangkan aspek spatio-temporal, algoritma saya lebih baik daripada DP. Saya dapat meyakinkan ini dengan pengukuran SED. Jika saya memplot tiga lintasan (asli, tambang dan DP terkompresi), lintasan dikompresi dengan DP memiliki fitting yang lebih baik dengan lintasan asli. Pengukuran hanya mata tidak memenuhi kebutuhan saya: Saya memang perlu, metrik kesalahan yang secara numerik menunjukkan bagaimana algoritma DP lebih baik daripada milik saya secara spasial.
Jadi saya dapat menulis: "Mengacu pada faktor spatio-temporal, algoritme saya lebih baik daripada DP, karena ia memiliki faktor SED lebih kecil dari faktor SED DP. Sayangnya, faktor spasial sederhana menghargai algoritma DP karena (nama metrik baru) lebih baik dari milikku ".
Saya telah memikirkan jarak euclidean tegak lurus, tetapi saya benar-benar tidak tahu apakah ini bisa berguna. Dynamic Time Warping? Metrik apa yang bisa saya gunakan untuk ini?