基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测PyTorch实现及配套资源（含源码、数据集和项目文档）.zip

简介：
本资源提供了一个使用PyTorch实现的基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测系统，包含详尽的源代码、真实场景的数据集以及详细的项目文档。 使用PyTorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测的过程如下： 第一步：轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的数据放入指定文件夹中，并运行代码trajectory_denoise.py，得到相应的处理结果。 第二步：移除不必要特征并添加新特征，通过执行preprocess.py脚本实现这一目标，从而获得新的处理效果。 第三步：根据需要计算横、纵向速度和加速度等特征值。这可以通过运行add_v_a.py文件来完成，并观察到相关的结果输出。 第四步：采用滑动窗口技术提取8秒的轨迹序列数据。通过执行final_DP.py脚本实现此步骤，得到所需的处理结果。 第五步：将US101与I-80的数据集合并在一起，在确保均衡性的前提下随机选取十组样本，并按照6:2:2的比例分配训练、测试和验证集合；运行merge_data.py以完成数据准备阶段的工作。 接下来是模型的训练及测试过程： 对于MTF-LSTM模型，通过执行MTF-LSTM.py文件进行相应的训练。 同样地，使用MTF-LSTM-SP代码来训练另一个变体的LSTM模型。 所有经过训练后的MTF-LSTM和MTF-LSTM-SP模型最终会被保存在algorithm目录下。