我每 3 分钟记录一次车辆的运动。因此，每 3 分钟我就会知道车辆的位置更新。根据这些数据，我想预测每个点的下一个点。例如 最近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
有了这些数据，我想预测它走向的下一个点。使用线性回归或外推法好吗？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，不胜感激。
我假设地球是平的(说真的 - 否则数学将是无法形容的(。
您需要确定要分析多少个数据点才能进行预测。如果你只取最后两个数据点，那么问题相对简单(在平坦的地球上(。您旅行了三分钟(12：00 到 15：00(，纬度增加为 1.533353844 - 1.531895244，而经度增加为 103.7832713 - 03.7819838。根据这些数字，您可以估计每分钟纬度的变化和每分钟经度的变化。您可以将这些每分钟的变化添加到最新的纬度和经度数字中，以估计距离上次读数一分钟的位置。等等。
线性回归只有在您假设您沿着近似直线的东西行驶时才会对您有任何用处。使用回归将使您能够在记录的位置"平均"误差，但除非您的运动确实在一条直线上，否则不会给您更好的预测。
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。
只有当您了解正在记录的基本运动(例如，它是一条直线或某种特定形状的曲线(时，使用三个以上的数据点才是可行的。