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基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测PyTorch实现及源码、数据集和说明

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简介：
本项目采用PyTorch框架，利用长短时记忆网络（LSTM）模型对高速公路车辆轨迹进行精准预测。提供源代码、数据集及相关文档说明。 这段文字介绍了一个基于PyTorch的LSTM模型实现高速公路车辆轨迹预测的大三课程设计项目源代码、数据集及相关文档资料。该项目经过导师指导并获得高度评价（评审分数为99分）。提供的资源包括完整的可运行代码，适合计算机相关专业的学生进行毕业设计或期末大作业使用，同时也可供学习者用于实战练习和技能提升。

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  • 基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测PyTorch实现及源码、数据集和说明
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    本项目采用PyTorch框架，利用长短时记忆网络（LSTM）模型对高速公路车辆轨迹进行精准预测。提供源代码、数据集及相关文档说明。 这段文字介绍了一个基于PyTorch的LSTM模型实现高速公路车辆轨迹预测的大三课程设计项目源代码、数据集及相关文档资料。该项目经过导师指导并获得高度评价（评审分数为99分）。提供的资源包括完整的可运行代码，适合计算机相关专业的学生进行毕业设计或期末大作业使用，同时也可供学习者用于实战练习和技能提升。
     
  • 基于Pytorch和LSTM的Python实现高速公路车辆轨迹预测（含源码、数据集及说明）
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    本项目采用Pytorch与LSTM模型，实现了对高速公路车辆行驶轨迹的有效预测，并提供完整源代码、数据集及相关文档。 第一步：轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的原始数据放入指定文件夹，并运行trajectory_denoise.py。 第二步：移除不必要特征以及添加新特征，执行preprocess.py脚本进行处理。 第三步：根据需要添加横、纵向速度和加速度特征，通过运行add_v_a.py来实现。
     
  • 基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测PyTorch源码及数据集.zip
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    本资源包含使用PyTorch实现的基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测模型代码和相关数据集，适用于交通流分析与自动驾驶研究。 使用PyTorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测的方法如下： 第一步：进行轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的数据放入指定文件夹中，运行trajectory_denoise.py代码。 第二步：移除不必要的特征并添加新的特征，通过执行preprocess.py脚本实现这一过程。 第三步：根据需要加入横向与纵向的速度及加速度特性。这可以通过运行名为add_v_a.py的程序来完成。 第四步：采用滑动窗口方法提取8秒轨迹序列，使用代码文件“final_DP.py”进行处理。 第五步：合并US101和I-80的数据集，并为确保数据均衡性和充分利用数据集资源，随机选取了十组样本。每组按照6:2:2的比例分配给训练、测试及验证用途；通过运行merge_data.py脚本完成这些操作。 接下来进行模型的训练与评估： 1. 训练MTF-LSTM模型：使用代码文件“MTF-LSTM.py”。 2. 训练增强版SP模块的MTF-LSTM-SP模型：执行程序“MTF-LSTM-SP.py”。 以上步骤完成后，训练好的两个版本的LSTM模型将被保存在指定的algorithm文件夹内。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于LSTM的车辆轨迹预测模型
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    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）。
     
  • 高D数据集（用于车辆轨迹预测与换道研究的最新数据集）
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    高D数据集是一款专为车辆轨迹预测和换道行为分析设计的新型数据库，提供了详尽的道路交通场景信息，支持自动驾驶技术的研发。 该数据集包含了从2017年到2018年间，在科隆周围德国高速公路的无人机视频记录中提取出的约11万辆车辆（包括汽车和卡车）的后处理轨迹。在六个不同的地点进行了60次拍摄，平均每次录制时间约为17分钟（总计超过16.5小时），覆盖了大约420米长的道路段落。
     
  • 基于LQR的车辆轨迹跟踪Matlab源码及详尽说明.zip
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    本资源提供了一套基于线性二次型调节器(LQR)算法实现车辆轨迹跟踪控制的MATLAB代码，并附有详细的文档说明。 【资源简介】基于LQR实现车辆轨迹跟踪的Matlab源码、项目文档及详细注释 该压缩包内包括使用Matlab通过线性二次型调节器（LQR）方法来实现车辆轨迹追踪的相关代码与资料，具体步骤如下： 1. 建立关于控制误差的微分方程：$\dot{e_{rr}}=Ae_{rr}+Bu$。 2. 对上述连续时间系统进行离散化处理得到 $e_{rr(k+1)}=\bar{A}e_{rr(k)}+\bar{B}u_k$。 3. 利用Riccati方程迭代求解最优反馈增益矩阵：$P_{k+1}=Q+\bar{A}^TP_k\bar{A}-\bar{A}^TP_k\bar{B}(R+\bar{B}^TP_k\bar{B})^{-1}\bar{B}^TP_k\bar{A}$。 4. 根据求解出的反馈增益矩阵 $K=(R+\bar{B}^TP\bar{B})^{-1}\bar{B}^TP\bar{A}$，得到最优控制律：$u_k=-Ke_{rr(k)}$。 【说明】 - 所有项目代码经过测试并成功运行，在功能确认无误的情况下上传。 - 适合计算机相关专业的在校生、教师及企业员工下载使用；同时也适用于初学者进阶学习。此资源可作为毕业设计、课程作业或初期项目演示等用途。 - 对于有一定基础的学习者，可以在此基础上进行修改以实现更多功能，并可用于实际的学术研究与工程项目中。 欢迎下载并交流探讨！
     
  • 基于LSTM的船舶轨迹预测（使用测试数据集）
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    本研究利用长短期记忆网络(LSTM)对船舶轨迹进行预测，并通过测试数据集验证模型的有效性和准确性。 基于 LSTM 的船舶轨迹预测使用了测试数据集进行验证。
     
  • 基于GNN的车辆轨迹预测算法：Python实现及在NGSIM US-101数据集上的应用
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    本研究提出了一种基于图神经网络(GNN)的车辆轨迹预测算法，并使用Python进行了实现。该算法在NGSIM US-101数据集中得到了验证，展现了良好的预测性能和应用场景潜力。 基于GNN的车辆轨迹预测算法：完整Python实现与NGSIM US-101数据集应用 本段落探讨了使用图神经网络（GNN）进行车辆轨迹预测的技术，并提供了完整的Python代码实现方法，特别适用于NGSIM US-101数据集。通过该技术的应用，可以有效提升对复杂交通环境中车辆行为的预测准确性。 关键词：DL00388；GNN；车辆轨迹预测；完整实现；Python；NGSIM US-101 数据集