基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测PyTorch源码及数据集.zip

简介：
本资源包含使用PyTorch实现的基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测模型代码和相关数据集，适用于交通流分析与自动驾驶研究。 使用PyTorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测的方法如下： 第一步：进行轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的数据放入指定文件夹中，运行trajectory_denoise.py代码。 第二步：移除不必要的特征并添加新的特征，通过执行preprocess.py脚本实现这一过程。 第三步：根据需要加入横向与纵向的速度及加速度特性。这可以通过运行名为add_v_a.py的程序来完成。 第四步：采用滑动窗口方法提取8秒轨迹序列，使用代码文件“final_DP.py”进行处理。 第五步：合并US101和I-80的数据集，并为确保数据均衡性和充分利用数据集资源，随机选取了十组样本。每组按照6:2:2的比例分配给训练、测试及验证用途；通过运行merge_data.py脚本完成这些操作。 接下来进行模型的训练与评估： 1. 训练MTF-LSTM模型：使用代码文件“MTF-LSTM.py”。 2. 训练增强版SP模块的MTF-LSTM-SP模型：执行程序“MTF-LSTM-SP.py”。 以上步骤完成后，训练好的两个版本的LSTM模型将被保存在指定的algorithm文件夹内。