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利用LightGBM进行海洋轨迹预测.zip

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简介：
本项目采用LightGBM算法对海洋船只的行驶轨迹进行预测分析，旨在提高海上交通的安全性和效率。通过机器学习模型优化，实现对未来船舶位置的精准估计。 基于LightGBM进行海洋轨迹预测.zip包含了利用LightGBM算法对海洋物体的移动路径进行预测的相关内容和技术细节。文件内详细介绍了如何通过机器学习方法提高海洋环境下的目标追踪准确性和效率，适用于研究者、工程师以及对此类技术感兴趣的读者使用和参考。

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  • 利用LightGBM进行海洋轨迹预测.zip
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    本项目采用LightGBM算法对海洋船只的行驶轨迹进行预测分析，旨在提高海上交通的安全性和效率。通过机器学习模型优化，实现对未来船舶位置的精准估计。 基于LightGBM进行海洋轨迹预测.zip包含了利用LightGBM算法对海洋物体的移动路径进行预测的相关内容和技术细节。文件内详细介绍了如何通过机器学习方法提高海洋环境下的目标追踪准确性和效率，适用于研究者、工程师以及对此类技术感兴趣的读者使用和参考。
     
  • LSTM：利用Theano进行轨迹预测的LSTM-RNN源码
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    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。
     
  • 飞行轨迹预测
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    飞行轨迹预测是指利用数学模型和算法来估计航空器在未来的空中位置与路径。这种方法综合考虑了气象条件、飞机性能及航行规则等因素，对于提高航班调度效率、优化航路规划以及保障飞行安全具有重要意义。 本段落研究并实现了一种半惰性数据挖掘方法来预测飞行中的飞机轨迹。通过应用聚类算法对历史雷达轨迹数据进行分析，提取出给定源机场和目的地机场的一组典型路径模式。然后利用基于意图的模型来评估这些典型的飞行路径，并考虑动态变化的天气条件的影响。输入航班计划会根据当前的天气状况做出调整，并从基于意图的模型输出中得出建议路线或偏离以解决潜在冲突。 所需软件包包括：（i）MongoDB；（ii）Python 3.0，以及以下Python库： - numpy - scipy - pandas - matplotlib - networkx - pymongo 输入查询需要提供： (i) 出发机场、到达机场和时间范围； (ii) input.csv 文件——包含飞行计划的轨迹数据； (iii) airsigmet.csv文件 —— 包含天气信息。 运行步骤包括从数据库中获取所有历史雷达轨迹。
     
  • 利用PYTHON进行行人检测及轨迹追踪
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    本项目旨在利用Python编程语言开发一套高效的人行检测与轨迹追踪系统，结合先进的计算机视觉算法和机器学习模型，以实现对行人的精准识别与动态监控。 行人检测追踪系统采用OpenCV中的HOG（定向梯度直方图）与线性SVM模型对视频中的行人进行识别，该模型可以使用预训练的版本或自行训练。系统通过追踪算法来绘制行人的移动路径，并且整个项目是用Python语言开发的，同时利用wxpython框架实现了用户界面。
     
  • 轨迹预测
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    《轨迹预测》是一套基于数据分析与算法模型的技术体系，旨在准确预判物体或实体在未来时间内的移动路径和状态。广泛应用于交通规划、军事战略及个人定位服务等领域，为决策提供科学依据。 致谢 这项工作得到了欧盟H2020项目CLASS的支持，合同编号为780622。 项目结构如下： ``` trajectory-prediction |-- cfgfiles |-- stubs |-- tp | |-- dataclayObjectManager.py | |-- fileBasedObjectManager.py | |-- __init__.py | |-- mytrace.py | `-- v3TP.py |-- __main__.py |-- pywrenRunner.py |-- README.md |-- test-dataclay.py |-- test-file.py |-- python | `-- v3 | |-- data2 | | |-- 0.txt | | ... ```
     
  • 利用Leaflet进行路径轨迹回放
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    本项目运用开源地图库Leaflet实现路径轨迹的动态回放功能，适用于地理信息系统及移动应用开发中对历史移动数据的可视化展示。 本段落将深入探讨如何利用开源JavaScript库Leaflet实现地图上的路径轨迹回放功能，并扩展其Marker类以支持图标的动态旋转。 首先了解一下Leaflet的基础知识：它是一个轻量级且强大的地图库，广泛应用于Web应用程序中，提供了丰富的地图交互和自定义功能。在使用过程中，我们需要理解几个关键概念： 1. **地图（Map）**：这是Leaflet的核心组件之一，负责管理视图的缩放、平移等操作。通过`L.map(container)`创建一个新的地图实例时，container是HTML元素ID。 2. **图层（Layer）**：在我们的例子中，路径轨迹通常以GeoJSON格式存储，并利用`L.geoJSON()`加载并显示于地图上。 3. **路径（Path）**：表示几何形状的对象如线或多边形。我们将使用Polyline来展示轨迹。 4. **标记（Marker）**：用于标示地图上的单个点，常用来指示特定位置。 实现路径回放需要以下步骤： 1. 创建一个地图实例，并设置初始视图到起点或中心； 2. 使用`L.geoJSON()`加载并显示GeoJSON格式的轨迹数据至地图上。 3. 扩展Marker类以支持图标旋转。这包括修改Marker的icon属性，通过调整其选项中的iconAngle来改变图标方向。 4. 设置一个定时器控制回放速度，并根据当前位置计算出新的角度值； 5. 实现暂停/播放、快进等功能。 在实践过程中可能会遇到性能问题，比如大量轨迹点可能导致回放不流畅。这时可以考虑对数据进行简化或使用平滑算法来改善视觉效果。 综上所述，通过利用Leaflet的强大功能和灵活性，我们可以有效地实现路径跟踪的回放，并增加图标的动态旋转以增强用户体验。
     
  • 利用STK进行卫星飞行轨迹仿真
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    本项目通过应用Satellite Tool Kit（STK）软件，专注于模拟和分析卫星在太空中的运行路径及轨道特性，旨在优化卫星任务规划与执行。 STK的卫星飞行轨迹仿真功能可以帮助用户模拟和分析卫星在太空中的运动路径。这一工具对于航天工程设计与研究具有重要价值。
     
  • 利用MATLAB进行无碳小车轨迹优化
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    本项目旨在通过MATLAB软件对无碳小车的行驶路径进行仿真与优化，力求提高其运行效率和精准度。 全国大学生工程训练综合能力竞赛中的无碳小车MATLAB轨迹优化方法。