Advertisement

LSTM代码MATLAB-Scene-LSTM：“人类轨迹预测模型”数据与代码（ISVC2019）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供基于MATLAB实现的Scene-LSTM模型代码及训练测试数据，用于人类轨迹预测研究。该工作发表于ISVC2019会议。 LSTM代码在MATLAB中的场景实现可用于研究目的。如果您在工作中使用此代码/数据，请引用以下论文：Huynh、Manh 和 Gita Alaghband。“通过将场景 LSTM 与人体运动 LSTM 相结合来预测轨迹。”视觉计算国际研讨会，斯普林格，2019年。 现在代码有点乱，我们正在做一些清理工作。如果您有任何问题/查询，请发送电子邮件至（此处省略了具体邮箱地址）。 此存储库包含： - ETH 和 UCY 数据集的处理数据（以像素和米为单位）。该数据也用于 SGAN 方法。 ├──data ├──pixel/*.txt ├──meter/*.txt - 将像素转换为米，反之亦然的脚本。仔细检查单应矩阵和输入文件的路径。 ├──data_utils ├──homography_matrix/*.txt ├──eth_utils/*.m (处理 ETH 数据集的 MATLAB 脚本) ├──data_utils/*.m (处理 UCY 数据集的 MATLAB 脚本)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LSTM代码MATLAB-Scene-LSTM：“人类轨迹预测模型”数据与代码（ISVC2019）
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的Scene-LSTM模型代码及训练测试数据，用于人类轨迹预测研究。该工作发表于ISVC2019会议。 LSTM代码在MATLAB中的场景实现可用于研究目的。如果您在工作中使用此代码/数据，请引用以下论文：Huynh、Manh 和 Gita Alaghband。“通过将场景 LSTM 与人体运动 LSTM 相结合来预测轨迹。”视觉计算国际研讨会，斯普林格，2019年。 现在代码有点乱，我们正在做一些清理工作。如果您有任何问题/查询，请发送电子邮件至（此处省略了具体邮箱地址）。 此存储库包含： - ETH 和 UCY 数据集的处理数据（以像素和米为单位）。该数据也用于 SGAN 方法。 ├──data ├──pixel/*.txt ├──meter/*.txt - 将像素转换为米，反之亦然的脚本。仔细检查单应矩阵和输入文件的路径。 ├──data_utils ├──homography_matrix/*.txt ├──eth_utils/*.m (处理 ETH 数据集的 MATLAB 脚本) ├──data_utils/*.m (处理 UCY 数据集的 MATLAB 脚本)
     
  • LSTM轨迹预测的Matlab代码.zip
    优质
    该压缩包包含用于实现基于长短期记忆网络（LSTM）的轨迹预测算法的MATLAB源代码。适用于路径规划和交通预测等领域研究。 标题为“LSTM轨迹预测matlab代码.zip”的内容涉及使用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB环境中进行轨迹预测的技术。LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理和动态系统预测。在这个案例中，它被用于预测移动对象的位置或运动路径。 要在MATLAB中实现LSTM，需要掌握以下几个关键知识点： 1. **LSTM结构**：由输入门、遗忘门、细胞状态和输出门组成，协同工作以解决传统RNN的梯度消失问题，并更好地捕捉长期依赖性。 2. **数据预处理**：轨迹数据通常包含时间序列的位置信息。这些信息需要被转换为适合神经网络输入的格式，例如离散化成固定长度的时间步段并进行标准化或归一化。 3. **构建LSTM模型**：可以使用`nnlstm`函数创建一个LSTM网络，并定义其层大小和训练参数如学习率等。 4. **训练过程**：通过使用`trainNetwork`函数进行模型的训练，需要设置合适的迭代次数、批次大小以及损失函数（例如均方误差）。 5. **序列到序列预测**：在轨迹预测中通常采用输入一段历史轨迹来预测未来的轨迹点的方式。 6. **评估模型性能**：可以通过计算平均绝对误差或均方根误差等指标，将实际值与预测值进行比较以评估模型的准确性。 7. **代码结构**：MATLAB中的代码一般包括数据加载、预处理、网络构建、训练和测试等多个部分，并且每个步骤都有相应的函数或脚本实现。 8. **使用工具箱**：利用深度学习工具箱可以简化神经网络的设计与训练过程。 9. **并行计算优化**：对于大规模的数据集，通过MATLAB的并行计算功能能够加速模型训练的速度。 10. **超参数调整和正则化技术**：为了达到最佳性能，可能需要调节诸如学习率、批次大小等超参数，并且可以使用如dropout之类的技巧来防止过拟合。 压缩包中的文件“LSTM轨迹预测matlab代码”应涵盖了上述所有步骤的具体实现细节，包括数据加载脚本、网络结构定义以及训练和预测函数。通过研究这些代码，你可以深入了解如何在MATLAB环境中应用LSTM进行轨迹预测，并掌握机器学习模型的实际应用场景。
     
  • 基于LSTM的人行为轨迹预测Matlab源码（预测模型）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于长短时记忆网络(LSTM)的人类行为轨迹预测模型的Matlab实现代码。该模型能够有效预测人行移动路径，适用于智能交通、机器人导航等领域研究。 版本：matlab2014/2019a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像查看。 标题所示主题的详细介绍可在主页搜索博客中找到。 适合人群：本科和硕士阶段的学习与科研使用。 博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。如有matlab项目合作意向，请私信联系。
     
  • 基于LSTM的车辆轨迹预测模型
    优质
    本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的车辆轨迹预测模型。该模型能够有效捕捉并利用历史数据中的时间序列特征，实现对车辆未来行驶路径的准确预测。 基于混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测使用了numpy 1.23.4、torch 1.10.1 和 scikit-learn 0.24.2 进行数据处理。本段落使用的数据集是NGSIM US101和I-80路段的数据，包含原始数据集、处理后数据集以及训练好的模型。采用处理后的数据集可以直接进入模型的训练与测试阶段。 对于NGSIM 数据的预处理流程如下所示：（此处省略具体图示描述）。
     
  • LSTM：利用Theano进行轨迹预测的LSTM-RNN源码
    优质
    这段代码提供了一个使用Theano库实现的长短时记忆网络（LSTM）模型，专为基于历史数据预测轨迹设计。适用于时间序列分析和机器学习项目。 信息技术用于轨迹预测的LSTM-RNN网络。依赖性：Python-2.7.12平台Windows 10（64位） IntelliJ IDEA 2017.2.6版本，档案文件包括以下内容： - default.config: 默认执行配置为dict字符串（纯文本） - test.py: 运行默认测试的演示脚本 - config.py: 涉及配置处理的方法 - utils.py: 实用工具方法，包含文件操作、断言和日志记录等功能。 - dump.py：预测结果转储和平移规则转储的方法。 在lstm模块中： - __init__.py：初始化文件 - sampler.py：用于跟踪样本的读取、加载、保存及更新的操作类Sampler - model.py: 实现网络模型SocialLSTM的定义。
     
  • MATLAB LSTM函数代码-MATLAB-LSTM: LSTM-MATLAB
    优质
    这段资料提供了一个关于如何在MATLAB环境中使用LSTM（长短期记忆网络）函数进行深度学习任务的详细教程和代码示例。适合需要利用MATLAB开展相关研究或项目的开发者参考。 MSEMatlab函数代码lstm-matlabMoritzNakatenus的MatlabLSTM深度学习框架。这项工作是ElmarRueckert指导的荣誉论文的一部分。该框架可以通过窥孔连接处理LSTM单元，所有梯度都是通过完全解析得出的。有关此实现中使用的所有梯度的具体推导，请参见相关文件。 此外，在该项工作中还解释了“通过时间反向传播”和“通过时间截断反向传播”算法。“特征时间反向传播算法”指的是完整的BPTT，“截断的时间反向传播算法”则指在训练过程中，为了减少计算量而进行的优化。该框架支持RMSProp和动量优化器，并且可以使用Softmax输出层或不饱和输出层来实现MSE和交叉熵损失函数。 对于评估模型性能，提供了示例脚本演示如何通过交叉验证来进行模型训练并生成评价图。为了创建一个新的LSTM网络，只需要编写如下代码：network=lstm_network(timesteps,inputDimension,hiddenNeurons,optimizer);其中优化器可以是Momentum或RMSProp。具体的优化参数可以在lstm_network.m文件中进行定义。 在您的代码上运行BPTT算法时，请添加以下行[error,pred]=networ，以完成网络的训练和评估过程。
     
  • 【LSTM预测】利用LSTM进行时间序列数据预测的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包含使用MATLAB编程实现的时间序列预测代码，基于长短期记忆网络（LSTM）模型。适用于数据分析、机器学习初学者和研究人员。 基于LSTM实现的时间序列数据预测的MATLAB代码包。
     
  • ARIMA与LSTM混合模型的MATLAB代码及corrcoef预测应用
    优质
    本研究提出了一种结合ARIMA和LSTM优点的混合模型，并提供了MATLAB实现代码。通过使用corrcoef函数评估预测准确性，展示了该方法在时间序列预测中的有效性。 我们使用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数，并已将论文草稿上传。我愿意对我的工作发表任何评论，请通过电子邮件与我联系；我会非常感激您的反馈。 在投资组合优化中，准确地预测未来时间段内两种资产的价格相关性至关重要。我们利用LSTM循环神经网络（RNN）来预测两只个股的股价相关系数。这种模型能够理解时间序列中的依赖关系，并且使用LSTM单元增强了其长期预测能力。为了同时捕捉线性和非线性的特征，在我们的模型中还引入了ARIMA模型，该模型可以过滤数据中的线性趋势并将残差传递给LSTM部分。 我们对ARIMA-LSTM混合模型进行了实证测试，将其与其他传统金融预测方法（如完整历史法、恒定相关法、单指数平滑法和多组分组合法）进行比较。结果显示，在所有对比的财务模型中，我们的ARIMA-LSTM模型表现出更高的预测准确度。 这项研究表明了使用ARIMA-LSTM混合模型来预测投资组合优化中的价格相关系数是值得考虑的选择。
     
  • Matlab中的数据融合代码-KalmanBaseline:用于轨迹预测的基线卡尔曼模型，对比恒速LSTM方法
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB的Kalman滤波器实现，作为轨迹预测的基准模型，并与恒速LSTM方法进行性能比较。 数据融合matlab代码基准模型使用卡尔曼滤波器进行基线生产的代码实现如下： 要使用此代码，请按照以下步骤操作： 1. 设置参数及数据集路径settings.yaml（注意：Bicycle模型可能显示训练不稳定，欢迎提供帮助）。 2. 运行train_kalman_predict.py以开始训练。 3. 在settings.yaml的load_name字段中输入经过训练的模型名称（应采用__的形式）。 4. 运行plot_results.py绘制轨迹样本、估计位置和预测结果。 5. 使用save_results.py保存测试集上的计算出的预测结果。 6. 通过运行stats_results.py打印度量标准评估，同时绘制协方差匹配及误差直方图（从已保存的结果中提取）。 数据集NGSIM：在NGSIM网站上注册并下载US-101-LosAngeles-CA.zip和I-80-Emeryville-CA.zip文件。解压缩车辆轨迹数据，并将其分别放入raw/us-101及raw/i-80目录中。