基于LSTM的智能車變道預測研究
作者：伍淑莉; 尹慧琳; 王杰; 王亞偉 同濟大學中德學院; 上海200092
摘要：文章基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN(Recurrent Neural Network)和長短時記憶網(wǎng)絡LSTM(Long-Short Term Memory)的理論研究,提出了一種基于LSTM的智能車變道行為預測模型。首先,搭建LSTM網(wǎng)絡模型框架;然后根據(jù)人類駕駛場景對真實數(shù)據(jù)集NGSIM(Next Generation Simulation)進行特征選擇與數(shù)據(jù)提取。最后使用長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)模型進行訓練,測試車輛變道預測結(jié)果,并將結(jié)果與利用RNN模型預測的結(jié)果進行比較,驗證了本文方法的有效性。
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