我每3分钟记录一次车辆的运动。所以每3分钟我就会知道车辆的位置更新。从这些数据我想预测每个点的下一个点。例如 最后五个位置更新如下所示：
latitude,longitude,timestamp
1.527219139 103.7791514,2017-08-21 00:03:00
1.528935142 103.7805676,2017-08-21 00:06:00
1.530651144 103.7812113,2017-08-21 00:09:00
1.531895244 103.7819838,2017-08-21 00:12:00
1.533353844 103.7832713,2017-08-21 00:15:00
根据这些数据，我想预测下一个指向它的方向。使用线性回归或外推是否合适。或者是否有任何其他方法来计算预测的纬度和经度。任何帮助表示赞赏
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我假设地球是平坦的（严肃地说 - 否则数学将是无法形容的。）
您需要确定要分析的数据点数以进行预测。如果您只采用最后两个数据点，则问题相对简单（在平坦的地球上）。你已经旅行了三分钟（12:00至15:00），你的纬度增加是1.533353844 - 1.531895244，而你的经度增长是103.7832713 - 03.7819838。从这些数字中，您可以估算出每分钟纬度的变化以及每分钟经度的变化。您可以将每分钟更改添加到最新的纬度和经度数据，以估计距离上次读数一分钟的位置。等等。
如果您假设您沿着近似于直线的东西行进，则线性回归将仅对您有用。使用回归可以让你在记录的位置“平均”出错，但除非你的动作真的是直线，否则不会给你更好的预测。
您可以在预测中使用多个数据点。例如，您可以使用最后三个数据点并将值拟合为某种三次多项式。然后，您可以使用多项式函数的参数来估计下一个数据点。
如果您了解正在记录的基础运动（例如，它是直线或某种特定形状的曲线），那么使用三个以上的数据点实际上是切实可行的。