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公路路基设计规范(JTG D30-2015),请需要的下载使用,谢谢
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pytorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测源码+数据集.zip 第1步:轨迹数据滤波,将原始US101和I-80的原始数据放入下图文件夹,运行代码"trajectory_denoise.py",结果如下: image 第2步:移除不必要特征以及添加新特征,运行代码"preprocess.py",结果如下: image 第3步:根据需要添加横、纵向速度和加速度特征,运行代码"add_v_a.py",结果如下: image 第4步:按照滑动窗口法提取所需8s轨迹序列,运行代码"final_DP.py",结果如下: image 第5步:最终合并US101和I-80数据集,为保证数据的均衡性以及充分利用数据集,随机采样10组数据集,每组按照6:2:2的比例划分训练集、测试集和验证集;运行代码"merge_data.py". 模型训练及测试 MTF-LSTM模型训练,运行代码"MTF-LSTM.py" MTF-LSTM-SP模型训练,运行代码"MTF-LSTM-SP.py" 本文训练好的MTF-LSTM和MTF-LSTM-SP模型保存在文件夹/algorithm
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