同时添加图卷积(graph convolutional neural network, GCN)层,提出GCN-CS-LSTM轨迹预测模型,以实现车辆间双向交互关系提取.使用美国开源高速公路数据集NGSIM对模型进行训练和验证,比较提出模型与现有模型在准确性方面的改进效果,并分析提出模型在不同场景下...
本发明涉及车辆技术领域,公开了一种基于道路识别的cslstm车辆行为预测模型优化方法,包括如下步骤:S1,构建基于cslstm的轨迹预测模型;S2,对目标车和邻居车的历史轨迹信息进行编码;S3,建立空间网格来表征道路信息;S4,对目标车与邻居车的交互信息进行编码;S5,利用目标车和自车当前车道中心线的相对位置关系生成道路信息识别...
(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型在预测行程时间方面具有较高的准确性,通过加入注意力机制(Attention Mechanism),LSTM模型性能进一步得到提升,在均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE),平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)以及可决系数~2方面都表现出优越的预测性能,验证了注意力机制在处理时序数据中的...
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 2.14 PNN脉冲神经...
可视分析平台基于地图API的高铁运行地图的设计与实现基于大数据技术的职业岗位画像设计与实现基于协同过滤的用户移动轨迹信息预测研究可视化展示数据处理中心的设计和实现基于新浪微博的分布式爬虫以及对数据的可视化处理基于公共自行车数据的城市居民职住地分析动态网络上的表征学习基于社交网络交换的物品分配问题基于复杂网络的QQ...
基于LSTM算法的换道轨迹预测:LC轨迹特征数据的MATLAB编码实现与解析,可用于LSTM道轨迹预测的LC轨迹特征数据 . MATLAB coding 道历史轨迹特征(i80,US101):横纵向速度,横纵向加速度,轨迹坐标,向左OR向右道标志,时间列,车辆id; ,LSTM; 轨迹特征数据; MATLAB coding; 换道历史轨迹; 横纵向速度; 横纵向加速度; 轨迹...
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 ...
输出是预测行动的序列,正如我在上一张幻灯片中展示的。我们使用因果变换器,因此我们按顺序预测所需的行动。注意力。 将在变换器内部计算,关键的一个重要超参数是上下文长度。我们在感知中也看到了这一点,接下来在整个讲座中,我将使用符号 K 来表示我们在过去需要关注多少个标记以预测当前时间步的行动。好的,再...
轨迹数据的语义表征与学习 基于深度强化学习的NPC自主训练模型构建的实现 基于LSTM完成对英文词性标注的设计与实现 基于机器学习的中文情感识别研究 基于深度神经网络的高质量词向量生成方法研究 基于地图数据的新加坡出租车接送乘客轨迹可视化及需求预测 医疗健康档案信息可视化系统设计与实现 ...
首先第一步使用我们现在的线性-高斯控制器来运行机器人,以收集一些轨迹样本;第二步去用这堆轨迹去拟合模型动态(一些回归的方法),然后在信赖域中更新线性-高斯控制器。在信赖域中找新控制器的时候,我们同时使用上了用这堆轨迹数据训练的神经网络策略。在机器人学的背景下,Levine et al. (2016) 等人投稿于JMLR的...