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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络和长短时记忆网络的多意图航迹预测方法，属于人工智能时序预测技术领域，包括：针对时序预测问题，提出了一种基于生成对抗网络和长短时记忆网络的多意图航迹预测方法，针对航迹预测任务中存在的轨迹数据缺失、长期依赖、梯度消失以及训练数据有限、实时性和泛化能力不强的问题，提出了小样本数据增强与小样本意图识别，以及利用数据之间的时空关联性和历史信息进行轨迹补全的航迹预测方法，同时保证了轨迹预测算法的快速性、鲁棒性和准确性；构造了能够对原始数据进行扩充的GAN网络和对轨迹进行补全的LSTM网络。
主权项：1.一种基于生成对抗网络和长短时记忆网络的航迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、读取采集数据并进行数据清洗；S2、针对轨迹缺失数据进行多项式拟合插补；利用已知数据构建拟合多项式来填补缺失轨迹数据；拟合多项式为： 其中，Ym是预测的因变量值，α0是截距项，αi是回归系数，Xi是X中第i个自变量的值，N是数据总数；S3、将三维轨迹特征数据进行归一化处理；将原始数据映射到区间[0,1]的归一化公式为： 其中，下标x为轨迹向量中第x维数据，下标i为第i个数据，f′为经过映射变换后的值，f为变换前的值，f′xi表示第x维中第i个原始数据值fxi经过归一化处理后的值；F为变换前所有向量的集合，即F＝{f1,f2,…,fi,…,fN}，Fx为变换前所有向量的集合中的第x维数据，N为数据总数；S4、处理小样本数据集；根据意图对小样本数据集进行分割，将意图相同的航迹，保持其时间顺序提取至新数据集，使得分割后的数据集仅包含单类意图数据；S5、构建TimeGAN网络；TimeGAN网络包括五部分，分别为生成网络、嵌入网络、恢复网络、鉴别网络和监督网络；每个网络的结构都为24层循环神经网络加全连接层构成；S6、构建损失函数，依次进行嵌入训练和监督训练；S7、构建联合损失函数，进行联合训练；S8、构建隐含层LSTM网络，预测轨迹；S9、构建输出全连接层，获得三维坐标预测轨迹。
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百度查询： 北京航空航天大学 一种基于生成对抗网络和长短时记忆网络的航迹预测方法
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