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五种航迹预测算法（TCN、Transformer、LSTNet、DeepAR和LSTM）的数据集及代码

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简介：
本数据集合包含了用于评估五种时间序列预测模型（TCN、Transformer、LSTNet、DeepAR和LSTM）性能的航迹数据，附带详尽注释的代码便于复现实验。 基于经典AIS数据集进行预测，并包含优化和回测等功能。

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  • 五种航迹预测算法（TCN、Transformer、LSTNet、DeepAR和LSTM）的数据集及代码
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    本数据集合包含了用于评估五种时间序列预测模型（TCN、Transformer、LSTNet、DeepAR和LSTM）性能的航迹数据，附带详尽注释的代码便于复现实验。 基于经典AIS数据集进行预测，并包含优化和回测等功能。
     
  • 【Transformer回归预测】基于TCN-Transformer-LSTM的光伏数据预测【含Matlab源码】.zip
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    本资源提供了一种结合TCN、Transformer和LSTM模型的先进方法，用于光伏数据的回归预测，并附带了详细的MATLAB源代码。适用于研究与工程应用。 所有在海神之光上传的代码均可运行并经过验证有效，适合初学者使用；只需替换数据即可。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：Main.m； - 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b，如遇问题请根据提示进行调整； 3. 操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步：打开除Main.m之外的所有m文件（无需运行）； 第三步：点击运行按钮，并等待程序完成以获取结果。 4. 对于仿真咨询或更多服务需求，可以联系博主进行询问。 - 完整代码提供 - 期刊文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
     
  • 航迹预测中的LSTM训练与预测算法.zip
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    本项目研究了利用长短时记忆网络（LSTM）进行航迹预测的方法，包括模型构建、训练及优化策略，并探讨其在实际场景中的应用效果。 在机器学习领域，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理和航迹预测等任务。本资料包包含了与使用LSTM进行航迹预测相关的代码和可能的数据集。 LSTM的核心思想是解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失和梯度爆炸问题。它通过引入“门”机制来控制记忆单元的状态，允许模型更好地捕捉长期依赖关系。在航迹预测任务中，LSTM可以学习到飞行器的历史轨迹模式，并利用这些模式预测未来的航迹位置。 我们需要理解LSTM的基本结构。LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，以及一个细胞状态。输入门控制新信息流入细胞状态，遗忘门决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃，输出门则控制从细胞状态中提取多少信息用于当前时间步的输出。通过这些门的精细调节，LSTM能够在保持模型稳定性的同时，有效地存储和检索长期信息。 在训练阶段，LSTM模型会接收到飞行器的连续位置信息（如经度、纬度、高度等）作为输入序列。这些数据通常需要预处理，包括标准化、归一化或特征工程，以便更好地适应模型学习。使用反向传播算法优化损失函数（例如均方误差），调整模型参数以最小化预测位置与实际位置之间的差异。 在预测阶段，经过训练的LSTM模型将根据给定的初始航迹段进行预测。初始航迹可以是最近几个位置点，模型会基于这些信息生成未来时间点的预测位置。为了得到连续的航迹，我们可以多次迭代这个过程，每次使用上一次的预测结果作为新的输入。 该资料包可能包含以下内容： 1. 数据预处理脚本：用于清洗、格式转换和特征工程。 2. LSTM模型定义：用Python和TensorFlow或PyTorch等深度学习框架实现的LSTM模型结构。 3. 训练脚本：包括设置超参数、定义损失函数以及选择优化器等内容，以实现模型训练。 4. 预测脚本：使用经过训练的模型进行航迹预测。 5. 数据集：飞行器的历史轨迹数据及标签（即后续的真实轨迹点）。 6. 结果可视化工具：用于将预测结果与真实轨迹对比，并帮助评估模型性能。 为了提高预测精度，可能还会涉及到多模态学习、模型融合或者对LSTM进行改进。例如，可以结合其他信息如气象条件和飞行规则等来提升预测效果；也可以引入注意力机制（Transformer）以更精确地关注重要序列部分。 该资料包提供了研究与实施LSTM在航迹预测中的应用所需的全套资源，涵盖了从数据处理到模型训练以及预测的全过程。对于希望深入理解和实践LSTM算法的专业人士来说，这是一个宝贵的参考资料。
     
  • 【LSTM预测】利用鲸鱼算法优化LSTM的数据预测方法及MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于鲸鱼优化算法改进的长短期记忆网络（LSTM）模型进行数据预测的方法，并附有详细的MATLAB实现代码。 标题“【LSTM预测】基于鲸鱼算法优化LSTM实现数据预测附matlab代码”表明该内容讨论了如何使用长短期记忆（LSTM）神经网络进行数据预测，并结合鲸鱼优化算法（WOA）对参数进行优化，整个过程在MATLAB环境中完成。作为一种特殊的循环神经网络（RNN），LSTM因其能够处理长期依赖关系而在机器学习和人工智能领域得到广泛应用。 描述中提到的“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、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真代码”表明，该项目不仅限于使用LSTM与WOA结合的技术。它还涉及了广泛的MATLAB应用案例。其中，智能优化算法如WOA通常用于寻找复杂问题的全局最优解，包括调整神经网络中的权重和阈值等参数。 在这一项目中，LSTM模型可能接收一系列序列数据（例如股票价格、天气预报或设备传感器读数），通过学习这些历史模式来预测未来的数值。而鲸鱼算法优化则会用来调整LSTM模型的超参数设置，如学习率、批次大小和隐藏层节点数量等，以期提高预测精度。 在MATLAB环境中实施这一过程通常包括数据预处理、构建LSTM架构设定WOA相关参数运行寻优程序以及评估最终结果。该项目提供详细注释与解释帮助初学者理解每一个步骤背后的理论基础及实际应用价值。 综上所述，这个项目融合了深度学习技术智能优化算法和多种现实应用场景对于希望深入研究预测建模、智能优化方法及MATLAB编程的人来说是一份宝贵的参考资料。
     
  • 基于LSTM与Transformer的时间序列预测（含Pytorch代码及数据）
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    本项目利用深度学习技术中的长短期记忆网络(LSTM)和Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的Pytorch实现代码及所需数据集。 LSTM+Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以用于风电预测、光伏预测、寿命预测以及浓度预测等多种场景。 该Python代码基于Pytorch编写，并具备以下特点： 1. 支持多特征输入单变量输出的预测任务。 2. 可应用于风电预测及光伏预测等实际问题中。 3. 由本人独立编写和调试，注释清晰易懂。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，只需替换数据集即可直接使用。 LSTM+Transformer时间序列预测结合了Transformer与LSTM的深度学习模型，适用于处理具有多个特征输入的时间序列数据并进行有效预测。
     
  • 用于LSTM预测实验的航班数据集
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    本数据集专为LSTM模型在航班预测中的应用而设计，包含详尽的历史飞行记录，旨在提升时间序列预测准确性。 数据集包含三列：年份、月份以及乘客数量。“passengers”这一列表示每个月出行的总人数。整个数据集中共有144行3列的数据记录，这意味着它包含了连续十二年的旅行信息。我们的任务是利用前132个月的数据来预测后12个月内的乘客流量情况。具体来说，在这总共144个月的数据中，我们将使用最初的132个月作为训练LSTM模型的依据，并用剩余的最后12个月数据来评估该模型的表现效果。
     
  • LSTM代码MATLAB-Scene-LSTM：“人类轨迹预测模型”数据与代码（ISVC2019）
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    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
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    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。
     
  • TCN-LSTM-MATT与TCN-LSTM、TCN、LSTM在多变量时间序列预测中的对比分析
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    本文探讨了TCN-LSTM-MATT模型，并将其应用于多变量时间序列预测中，与TCN-LSTM、TCN和LSTM等模型进行性能比较。 实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比： 1. 数据集为excel格式的文件data，包含4个输入特征和1个输出特征，考虑历史特征的影响进行多变量时间序列预测。 2. 主程序文件包括Mian1_TCN.m（时间卷积神经网络）、Mian2_LSTM.m（长短期记忆神经网络）、Mian3_TCN_LSTM.m（时间卷积长短期记忆神经网络）和Mian4_TCN_LSTM_MATT.m（时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制），运行这些文件即可。 3. 在命令窗口中会输出R2、MAE、MAPE、MSE和RMSE等评估指标。数据集与程序需放置于同一文件夹内，且应在Matlab2023a及以上版本环境中进行操作。 关于“多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)”： 该机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的方法。它通过计算每个位置与其他所有其他位置之间的权重来加权求和整个输入序列，这有助于在处理序列数据时对各个信息点进行适当的强调与调整。
     
  • LSTM单步预测及数据集与源码
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    本项目聚焦于利用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列单步预测，包含详尽的数据预处理、模型构建过程以及开源代码和数据集分享。 LSTM 单步预测需要使用特定的数据集和源码。