这篇文章的三个主要亮点就是：lstm的encoder和decoder，用cnn抓住局部车辆相对位置来弥补lstm不能感知相对位置的缺点，以及把驾驶行为量化成六个并且计算分布。本文的前题是只考虑基于公路中心线的横向位移以及沿着公路的加速减速，所以路的弧度并不影响模型。因此作者得以把每辆车的前后一定距离单独拿出来，看下这个区域里面其他车辆的相对位置。Convolutional Socia
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2023-07-24 22:02:46
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# LSTM 轨迹预测 python 实现教程
## 介绍
在本教程中，我将向你展示如何使用 Python 实现 LSTM（长短期记忆网络）来进行轨迹预测。LSTM 是一种递归神经网络，常用于序列数据的处理和预测。我们将使用 TensorFlow 框架进行代码实现。
## 整体流程
下面是实现 LSTM 轨迹预测的整体流程：
```mermaid
erDiagram
classDiag
原创
2023-08-23 10:04:53
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# 轨迹预测与LSTM的应用
轨迹预测在许多领域中都是一个重要的问题，包括交通监控、行人行为分析以及智能配送等。近年来，长短期记忆网络（LSTM）由于其优越的时间序列预测能力，在轨迹预测中逐渐受到关注。本文将介绍LSTM的基本概念以及如何在Python中实现轨迹预测。
## 什么是LSTM？
LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），旨在处理和预测序列数据。其主要特点是能够保持长期的记忆状
出租车服务在任何时间、路线和停车点上都不受约束，人们的现代生活方式也趋向于选择这样直接、无障碍的出行方式。借助Python编程语言进行数据分析，我们对杭州市的出租车GPS数据进行了各项处理，包括数据导入、预处理和可视化分析。我们从时间和空间两个维度出发，分析了出租车在哪些时段、哪些地方的乘车需求最高。这些分析结果对出租车公司调整车辆分布、司机优化载客策略，以及乘客选择乘车地点以减少等车时间等方
在上一期我们开发了一个简单的LSTM神经网络来预测时序数据的值。在本期我们要把这模型用在真实世界的物联网数据上。作为示例，我们会根据之前几天观测到的数据预测太阳能电池板的日产电量。太阳能发电量预测是一个重要且艰难的问题。太阳能产电量的预测还与天气预测密切相关。实际上，这个问题分为两部分，第一部分，我们需要关注太阳能光强度或者其他气象的变量，另一方面我们需要计算在预测的天气状况下太阳能电池板的产电量
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2024-07-10 11:56:18
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Traffic forecastAbstract对现实世界交通的模拟可以用来帮助验证交通政策，但是检测出的真实世界的轨迹是稀疏的，这就使得我们的模拟变得非常的困难。那么需要我们去解决的一大问题就是根据现有的稀疏轨迹，去尽可能准确的模拟还原真实轨迹。因为现实世界大量的需求，轨迹预测成为当前一个比较前沿的课题。本文从选题的价值和意义，当前研究是如何做的，当前方法的主要问题，如何解决这些问题，解决方案的
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2023-10-31 11:48:28
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在Python中，使用LSTM进行预测通常涉及到以下几个步骤：准备数据：将数据集划分为训练集和测试集，并转换为适合LSTM输入的形式。构建模型：使用Keras或TensorFlow等库构建LSTM模型。训练模型：在训练集上训练模型。预测轨迹：使用训练好的模型基于测试集的数据生成预测轨迹。以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用Keras库构建LSTM模型并进行预测：from keras
# 使用LSTM模型预测轨迹的Python代码指南
在数据科学和机器学习领域，LSTM（长短期记忆网络）是一种特别适合时间序列预测的神经网络架构。如果你刚入行，可能会对如何使用Python实现LSTM算法以预测轨迹感到迷茫。在这篇文章中，我将为你详细介绍如何实现这个过程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程概述
在实施LSTM预测轨迹的过程中，我们需要遵循一些基本步骤。以下是这些步骤的简要
原创
2024-10-20 05:47:51
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7.5 Social LSTM轨迹预测算法Social LSTM（Long Short-Term Memory）是一种基于LSTM的神经网络模型，专门设计用于处理多智能体系统（multi-agent systems）中的轨迹预测问题。Social LSTM 扩展了传统的LSTM模型，以便更好地处理由多个移动智能体组成的系统的时空数据。在本节的项目中，利用Social-LSTM算法进行行
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2024-06-10 08:45:02
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1.数据预处理 时间序列预测的数据集千差万别，比如最小值0，最大值10000000的情况，因此需要做一些数据预处理操作例如归一化。如果数据差异很大，通常是先取对数缩小scale，再进行归一化处理。2.窗口选择 一般会选择历史N天作为Encoder输入，预测未来M天的。M是问题事先定义好的，若预测未来15天的结果，那么M就是15。在N的选择上，需注意N
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2023-09-22 12:21:26
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一、摘要： 行人检测主要分为四部分：特征提取、形变处理、遮挡处理和分类。现存方法都是四个部分独立进行，本文联合深度学习将四个部分结合在一起，最大化其能力。 二、引言： （1）首先，特征提取的应该是行人最有判别力的特征，比较有名的特征描述子有：Haar-l
1 简介LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。2 部分代码clc;clear all;close all;%synthetic reach data from LQG 2 joint controllerload('dat3.mat')load netIMtoAng.mat
原创
2021-10-29 10:38:43
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LSTM是RNN的改进型，传统RNN模型会随着时间区间的增长，对早期的因素的权重越来越低，有可能会损失重要数据。而LSTM模型通过遗忘门、输入门、输出门三个逻辑，来筛选和保留数据。 原理详解可以参考如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM这个博主讲的非常通俗易懂，本文主要是项目实操。实验环境Windows11、python3.8、Keras框架、Tensorflow实验目的使用新冠疫情历史每日新
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2023-10-07 13:34:46
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传统的神经网络一般都是全连接结构，且非相邻两层之间是没有连接的。对输入为时序的样本无法解决，因此引入了RNN（可以查看具体的RNN含义和推导），但是会存在梯度消失（不同的隐层之间会存在过去时刻对当前时刻的影响因素，但随着时间跨度的变大这种影响会削弱）。因此引入LSTM1 LSTM算法小结 LSTM：是对RNN算法的改
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2023-12-19 21:28:02
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一、lstm介绍长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。二、理论介绍2.1长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。上图是lstm的
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2023-08-30 10:44:42
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在本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。我们先来了解两个主题——什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。 它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。 未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析——单变量时间序列多元时间序列对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。正如我们所见，
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2023-08-12 20:12:01
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1.引言轨迹预测是自动驾驶领域关注的热点。对周围车辆轨迹的精确预测可以辅助自动驾驶车辆做出合理的决策规划，进而实现车辆在异构高动态复杂多变环境中安全驾驶。在车辆交互场景中，由于驾驶员意图与环境的不确定性，车辆轨迹将呈现多模态属性，即在相同历史轨迹条件下，车辆的未来轨迹具有多种可能性。对车辆的多模态轨迹预测并保证预测的准确性与多样性是当前自动驾驶领域研究的重点与难点。近年来，Transformer在
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2023-11-19 08:50:25
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一、需求给定几个已知的股市因素（开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额）及各因素对应的大量数据，训练一个该股票的涨跌趋势的预测模型。并在给定的测试数据的条件下求出接下来的涨跌趋势。即得到下图中的label值。-1代表跌、1代表涨。二、分析1、LSTM简单介绍LSTM这个算法是专门训练有时间序列信息的数据的，即这些数据不仅按照时间递增的顺序排布，并且前后的数据都有着很强的联系。个人认为与马尔可夫的思
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2023-10-19 09:37:17
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前言： 由于原模型只能预测一天，不满足需求，所以在上篇的基础模型上进行修改，使原模型可以预测未来多天结果。 修改之后，新模型可以根据多天的数据预测未来多天的结果。应用范围广泛，可以用于，股票预测，汇率预测，安全仓库预测，电力负荷预测等各种实际的应用。可以根据数据集的不同，使用该模型解决各种实际的预测问题。&
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2023-09-16 15:19:13
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一、LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。数据形式： 二、实战1）数据下载 你可以google passenger.csv文件，即可找到对应的项目数据 2）jupyter notebook 桌面新建airline文件夹，passenger.csv移动进去，按住sh
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2023-06-30 21:56:18
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