强化邻接图卷积在交叉口车辆轨迹预测中的应用研究.docxVIP

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2025-03-28 发布于广东
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强化邻接图卷积在交叉口车辆轨迹预测中的应用研究.docx

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强化邻接图卷积在交叉口车辆轨迹预测中的应用研究

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3.1交叉口车辆轨迹预测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3.2邻接图卷积网络在轨迹预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3.3强化学习在轨迹预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

强化邻接图卷积网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1邻接图卷积网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2强化学习原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3强化邻接图卷积网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

交叉口车辆轨迹预测数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1数据集收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2数据集特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3数据集划分与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

强化邻接图卷积网络在交叉口车辆轨迹预测中的应用．．．．．．．．．20

4.1模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2预测效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.1评价指标介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3模型参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2实验结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2.1与传统方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2.2与其他深度学习方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3实验结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.2.1模型优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.2.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.内容描述

本研究致力于深入探索“强化邻接内容卷积在交叉口车辆轨迹预测中的应用”。随着城市化进程的加速，交通拥堵与交通事故已成为制约城市交通发展的两大难题。其中交叉口的车辆轨迹预测对于优化交通信号控制、提高道路利用率以及保障行车安全具有至关重要的作用。

传统的轨迹预测方法往往依赖于历史数据和简单的统计模型，但在面对复杂多变的交通环境时，其预测精度往往难以满足实际需求。因此本研究提出了一种基于强化邻接内容卷积的轨迹预测方法。该方法通过构建邻接内容来表示车辆之间的空间关系，并利用卷积神经网络对邻接内容进行特征提取和模式识别，从而实现对未来车辆轨迹的准确预测。

具体来说，我们首先收集交叉口的历