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第３６卷第２期重庆邮电大学学报(自然科学版)Ｖｏｌ.３６Ｎｏ.２
２０２４年４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ)Ａｐｒ.２０２４
ＤＯＩ:１０.３９７９/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７３￣８２５Ｘ.２０２２１０１００２７３
结合双向ＬＳＴＭ和注意力机制的车辆轨迹预测
夏英ꎬ熊长江
(重庆邮电大学计算机科学与技术学院ꎬ重庆４０００６５)
摘要:为提升智能交通、自动驾驶等系统的管理和服务质量ꎬ提出一种双向长短期记忆网络结合注意力机制的车
辆轨迹预测模型ꎮ采用道格拉斯￣普克压缩算法对轨迹数据进行压缩预处理ꎬ减少数据中的冗余ꎻ在编码器中使用
双向长短期记忆网络充分捕获时间相关性特征ꎬ并采用自注意力机制获得与邻近车辆之间的全局空间相关性特
征ꎻ通过解码器的全连接层获取车辆的未来位置ꎬ并通过模型迭代获得完整的预测轨迹路线ꎮ实验结果表明ꎬ提出
的模型预测性能优于对比模型ꎮ此外ꎬ消融实验结果表明ꎬ引入轨迹压缩算法与改进的长短期记忆网络结合注意
力机制对预测准确度均有积极贡献ꎮ
关键词:车辆轨迹ꎻ轨迹预测ꎻ注意力机制ꎻ智能交通
中图分类号:ＴＰ３９９文献标志码:Ａ文章编号:１６７３￣８２５Ｘ(２０２４)０２￣０２９９￣０８
ＶｅｈｉｃｌｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｃｏｍｂｉｎｉｎｇｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭ
ａｎｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ
ＸＩＡＹｉｎｇꎬＸＩＯＮＧＣｈａｎｇｊｉａｎｇ
(ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓꎬ
Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５ꎬＰ.Ｒ.Ｃｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｑｕａｌｉｔｙｉｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎꎬａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｄｒｉｖｉｎｇａｎｄｏｔｈｅｒｓｙｓｔｅｍｓꎬ
ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｌｏｎｇｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｓｅｌｆ￣ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｐｒｅｄｉｃ￣
ｔｉｏｎ.ＯｕｒａｐｐｒｏａｃｈａｄｏｐｔｓＤｏｕｇｌａｓ￣Ｐｏｏｋｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｃｏｍｐｒｅｓｓａｎｄｐｒｅ￣ｐｒｏｃｅｓｓｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｄａｔａꎬｒｅｄｕｃｉｎｇｄａｔａ
ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.Ｔｈｅｅｎｃｏｄｅｒｕｓｅｓａｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｌｏｎｇａｎｄｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋｔｏｆｕｌｌｙ
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