C语言 实现轨迹预测

C语言本身并不是专门用于高级机器学习或预测分析的，但它可以作为基础工具配合其他库（如Python中的Scikit-Learn或R语言）来实现轨迹预测。轨迹预测通常涉及到数据处理、统计模型（如时间序列分析或机器学习模型，如ARIMA、LSTM等）和数学算法。

在C语言中，你可以：

1. **数据结构**：定义数组或结构体来存储历史轨迹数据，包括时间戳和位置信息。

typedef struct {
    double timestamp;
    double x_position;
    double y_position;
} TrajectoryPoint;

2. **数据读取/预处理**：从文件或数据库读取轨迹数据，处理缺失值和异常值。
3. **模型接口**：使用C的函数指针或回调机制，调用外部的机器学习库来执行预测，比如Python的接口。

void (*predict_function)(TrajectoryPoint[], int, double*, double*);

4. **预测**：通过调用预处理的数据，并传递给模型函数，获取预测结果。
5. **结果处理**：将预测结果转换回C数据结构，或者输出到文件或屏幕。