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摘要
本发明公开了一种基于LSTM和时空注意力机制的车辆轨迹预测方法,是基于LSTM编码模块、LSTM解码模块、空间注意力机制和时序注意力机制进行车辆轨迹的精准预测,首先对路网进行栅格化处理,并划分输入到LSTM编码模块中的历史轨迹数据段,然后提取车辆自身移动特征和全局空间特征,LSTM编码模块和LSTM解码模块主要用于实现对历史时间内的特征向量进行学习,并预测车辆未来一段时间的轨迹。本发明基于LSTM和时空注意力机制进行车辆轨迹预测,能够提取车辆移动中的局部和全局特征,尽可能真实的模拟车辆在路网环境中的移动情况,提高了车辆轨迹预测的准确性。
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