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