车联网背景下的机动车辆轨迹预测模型

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针对传统深度学习算法对长序列特征提取效果有限的问题,提出一种基于Transformer的机动车辆轨迹预测模型.将利用车联网技术获取的周围车辆位置、速度、加速度及工况数据作为模型输入,通过Transformer的自注意力层及全连接层的处理得到区域内机动车辆状态向量.卷积联合池化层将车辆状态信息特征进一步提炼,经解码器得到未来时刻的车辆轨迹分布.将模型部署在仿真环境,使用NGSIM数据集对模型进行验证分析.结果表明:该模型对机动车辆未来横向轨迹和纵向轨迹的预测准确率分别为97.4%和88.4%;与其他深度学习模型横向相比,预测值与真实值的均方根误差和交叉熵代价函数值均最小.该模型在提取车辆历史轨迹特征上效果显著,提高了轨迹预测的准确性.
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