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摘要：本发明提供一种基于空间运动关系和长短时间记忆网络的车辆轨迹预测方法，包括以下步骤：收集并预处理车辆的实时数据，提取车辆的绝对特征和相对特征作为输入特征基于根据车辆的相对特征，构建空间交互图；构建LSTM预测模型，以空间交互图和车辆的绝对特征作为输入，训练LSTM预测模型；通过训练后的LSTM预测模型输出未来时刻的车辆轨迹预测结果。本发明通过结合空间运动关系和LSTM网络的优势，实现了对车辆轨迹的准确预测，实地测试结果表明，该方法具有较高的预测准确性，可以为智能交通系统的发展提供有力的技术支持。
主权项：1.一种基于空间运动关系和长短时间记忆网络的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集并预处理车辆的实时数据，提取车辆的绝对特征和相对特征作为输入特征；基于根据车辆的相对特征，构建空间交互图；构建LSTM预测模型，以空间交互图和车辆的绝对特征作为输入，训练LSTM预测模型；通过训练后的LSTM预测模型输出未来时刻的车辆轨迹预测结果。
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百度查询： 怀化学院 一种基于空间运动关系和长短时间记忆网络的车辆轨迹预测方法
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