龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京邮电大学;河北民族师范学院
摘要：本申请提供一种基于LSTM深度学习的交通实体轨迹预测方法及系统，其中，方法包括：接收对待测交通实体的预测请求，获取待测交通实体类型和历史空间数据；将历史空间数据输入预先构建并训练得到的基于LSTM的第一预测模型，得到第一轨迹预测结果；确定第一轨迹预测结果对应的待测交通实体类型的特征信息，将历史空间数据和特征信息输入预先构建并训练得到的基于LSTM的第二预测模型，得到第二轨迹预测结果；将第二轨迹预测结果嵌入至与第一轨迹预测结果等长的向量中完成拼接，得到交通实体轨迹预测结果。面对复杂的交通环境和不同类型交通实体时，能够更加准确的预测不同类型交通实体的运动轨迹，适用性更高，灵活度更强。
主权项：1.一种基于LSTM深度学习的交通实体轨迹预测方法，其特征在于，包括：接收对待测交通实体的预测请求，获取所述待测交通实体类型和历史空间数据，其中，所述历史空间数据包括所述待测交通实体和其他交通实体在预设时间内的空间交互信息；将所述历史空间数据输入预先构建并训练得到的基于LSTM的第一预测模型，得到第一轨迹预测结果；确定所述第一轨迹预测结果对应的待测交通实体类型的特征信息，将所述历史空间数据和所述特征信息输入预先构建并训练得到的基于LSTM的第二预测模型，得到第二轨迹预测结果；将所述第二轨迹预测结果嵌入至与所述第一轨迹预测结果等长的向量中完成拼接，得到交通实体轨迹预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 河北民族师范学院 基于LSTM深度学习的交通实体轨迹预测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号