基于GRU网络的“气球”轨迹预测方法-ITADN社区

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本研究提出了一种基于门控循环单元（GRU）神经网络的气球轨迹预测方法，通过建模时间序列数据来准确预测气球运动路径。 trajectory_prediction 使用GRU网络预测“气球”的轨迹。背景：“气球”运动特点为自身无驱动力，其速度和方向完全由风决定。从地面放飞后，“气球”可以在高空飞行，并且在放飞之后的整个过程中无法进行控制，仅能通过击落来干预。数据特征包括温度、湿度、气压、北向速度、东向速度、垂直速度、经度、纬度和海拔等信息。例如：时间：2018-06-08 07:50:46 温度：1001.74 湿度：24.83 气压：94.32 北向速度：0.03 东向速度：0.00 垂直速度：-0.09 经度：115.900565 纬度：28.589946 海拔：21.7 时间：2018-06-08 07:51:48 温度：1001.83 湿度：24.62 气压：94.31 北向速度：0.04 东向速度：-0.02 垂直速度：0.08 经度：115.900537 纬度：28.589930 海拔：29.2

基于RNN、LSTM和GRU的气象数据预测方法

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本研究探讨了利用循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)进行气象数据预测的方法，旨在提升天气预报准确性和时效性。使用循环神经网络（RNN, LSTM 或 GRU）进行气象数据预测：数据集：tq.csv 包含某地每隔一小时的气象记录。字段包括： - Date Time: 时间，格式为“日月年”。 - p (mbar): 大气压。 - T (degC): 气温。 - rh (%): 相对湿度。任务要求：利用循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）完成以下功能： 1. 输入最近n个小时的气象数据，预测接下来24小时内的气象情况。生成训练集和测试集的具体方法如下： - 训练集由2014年及以前的数据组成； - 测试集则包括了从2015年开始的所有记录。

基于深度学习的车辆轨迹预测方法

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本研究提出了一种基于深度学习技术的车辆轨迹预测模型，通过分析历史交通数据，有效提升了未来路径预测的准确性与可靠性。采用深度学习方法预测车辆长期运行轨迹，并通过prescan采集原始数据以建立车辆轨迹模型。

乒乓球轨迹追踪：基于视频输入的球迹跟踪与预测软件

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这是一款先进的乒乓球轨迹追踪软件，通过分析视频数据来捕捉、跟踪并预测球的运动路径，为运动员提供训练指导和战术分析。在现代科技与体育竞技的交汇点上，数据分析的作用日益重要。特别是在乒乓球运动领域，精准地追踪球的轨迹并预测其落点对运动员训练及比赛策略制定至关重要。本段落将详细介绍一款基于MATLAB开发的“Ball-Tracking”软件，它能够通过视频输入实时跟踪乒乓球，并预测其路径。 MATLAB（矩阵实验室）是一种强大的编程环境，在数学计算、图像处理和数据分析方面表现出色。在本项目中，MATLAB的图像处理工具箱是实现这一功能的核心部分。该软件利用摄像头捕捉视频流，然后运用一系列图像处理算法识别每一帧中的乒乓球，并通过运动学模型预测其轨迹。软件的预处理步骤包括灰度化、噪声消除和平滑滤波等操作，以提升图像质量并使乒乓球在画面中更加突出。接下来采用边缘检测技术（如Canny算子或Hough变换）寻找乒乓球边界，再利用形态学操作（膨胀和腐蚀）去除干扰因素，从而精确识别乒乓球轮廓。一旦成功定位到乒乓球，在每一帧中的中心坐标会被计算出来。通过连续帧之间的坐标差值估算球的速度与方向，并结合物理特性如空气阻力、重力等影响来建立运动模型进行预测。这些模型可能包括抛物线轨迹和动力学模拟，以更准确地反映乒乓球在空中的实际运动。软件的另一大挑战在于如何精确预测受击力度及旋转等因素变化下球的实际落点。这通常需要应用机器学习或深度学习技术（如神经网络），通过监督学习方法让模型逐渐理解和适应各种情况下的轨迹特征。训练数据主要来自比赛录像，以提高算法的准确性和实用性。实际使用中，“Ball-Tracking”软件不仅有助于运动员分析技巧和判断能力，还能为裁判决策提供支持，并帮助教练团队识别比赛中存在的问题进行针对性改进。“Ball-Tracking”通过MATLAB强大的图像处理与计算功能实现了乒乓球轨迹追踪及预测的新技术突破。随着科技的发展，未来版本可能集成更复杂的模型和技术来进一步提升软件的功能性和准确性，推动乒乓球运动的智能化发展。

喷气式飞机轨迹预测器：基于BADA的模型

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本研究开发了一种基于航空数据文件（BADA）的喷气式飞机轨迹预测器，通过精确建模飞行过程中的动力学行为和环境因素，实现了对飞机各类飞行状态下的高效、准确预测。飞机轨迹预测器旨在基于BADA计算喷气式飞机的飞行路径，并使用Python 2.7编写。该软件能够输出以下内容： 1) 谷歌地球KML文件； 2) 包括垂直飞行剖面与横向剖面在内的两个.xlsx格式文档。输入数据包括： 1) 航点数据库 2) 跑道数据库 3) 机场数据库使用此软件需要下列库支持：Numpy和XlsxWriter。限制条件如下： 1）仅管理有起降机场的航班，尚未实施进出港功能。 2）到达与离开机场需在跑道数据库中分别定义一条对应的跑道。飞行计划示例：“ADEP/LFST/23-POGOL-DANAR-RESPO-DIJON-PIBAT-MOULINS-KUKOR-LARON-GUERE-BEBIX-LIMOGES”。

关于行人轨迹预测方法的综述.docx

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本文档为读者提供了行人轨迹预测领域的全面回顾，涵盖了现有技术、挑战及未来研究方向。适合研究人员和从业者参考学习。行人轨迹预测方法综述这篇文档主要介绍了在智能交通系统、机器人导航以及增强现实等领域中行人轨迹预测的重要性和应用价值，并详细回顾了近年来该领域的研究进展和技术挑战。文章首先概述了行人的行为特性及其对环境的依赖性，然后深入探讨了几种主流的行人轨迹预测模型和算法，包括基于规则的方法、数据驱动方法（如机器学习和支持向量机等）以及深度学习技术的应用。文档还特别关注了一些关键问题，例如如何处理不确定性和多模态输出的问题，并讨论了当前研究中的主要局限性及未来的发展方向。此外，作者强调了跨学科合作对于推动行人轨迹预测领域进步的重要性，鼓励研究人员从心理学、社会学等多个角度出发进行综合考量和深入探索。综上所述，《行人轨迹预测方法综述》为对该主题感兴趣的读者提供了一个全面的视角，并为进一步的研究工作奠定了坚实的基础。

轨迹预测

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基于联邦学习的船舶AIS轨迹预测方法.pdf

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本文提出了一种基于联邦学习的创新方法，用于预测船舶自动识别系统(AIS)轨迹。通过保护数据隐私，该方法能够有效提升轨迹预测精度和安全性，在智能交通领域具有广泛应用前景。本段落档探讨了基于联邦学习的船舶AIS轨迹预测算法。通过结合联邦学习技术，该研究旨在提高船舶自动识别系统（AIS）数据的安全性和隐私保护水平，同时增强轨迹预测的准确性与效率。这种方法允许多个参与方在不共享原始敏感数据的情况下协作训练模型，从而有效应对传统集中式机器学习方法中的数据安全和隐私挑战。

Kalman滤波应用于运动小球圆心位置的预测与追踪.rar_interioratv_kalman小球_位置预测_小球轨迹_运动轨迹

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本资源探讨了利用Kalman滤波技术对移动中的小球进行位置预测和轨迹跟踪的方法，适用于研究动态系统的状态估计。使用卡尔曼滤波方法可以预测目标轨迹，并估计目标在下一时刻的位置信息。

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基于GRU网络的“气球”轨迹预测方法

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