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摘要：本发明一种基于改进LSTM的变分自编码器的驾驶风格特征提取方法，属于车辆工程和数据科学技术领域。通过对数据集信息进行预处理；基于改进编码器和解码器构建模型并训练模型；输入预处理后数据，进行驾驶风格特征提取，特征聚类以及驾驶风格分析，输出对应驾驶风格；利用特征聚类和特征分析结果验证模型特征提取性能。本发明通过对特征提取的改进，在优化算法复杂度的同时，有效提高了驾驶风格聚类的精确度和可靠性。
主权项：1.一种基于改进LSTM的变分自编码器的驾驶风格特征提取方法，其特征在于，包括步骤：对数据集信息进行预处理；基于改进LSTM的变分自编码器构建驾驶风格特征提取模型，并训练所述驾驶风格特征提取模型；所述驾驶风格特征提取模型以变分自编码器框架作为主体框架；包括：用于特征提取的双向LSTM编码器和用于融合特征的自回归LSTM解码器；将预处理后的数据输入所述驾驶风格特征提取模型，提取重构后的驾驶风格特征数据，包括：预处理后的数据输入双向LSTM的编码器提取特征；将提取到的特征进行重参数化获取对应的分布；将提取到的特征以及获取的分布，分别输入至混合特征的自回归LSTM解码器，进行数据的重构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于改进LSTM的变分自编码器的驾驶风格特征提取方法
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