基于深度双向长短时记忆网络的集装箱港口卡车轨迹预测

车辆轨迹预测是交通工程和人工智能领域中的一个关键研究议题,具有广泛的应用前景,包括自动驾驶、交通管理和智能交通系统等。在本研究中,着重解决港口区域内用于搬运集装箱的卡车在遭受遮挡时出现的瞬时定位误差。为此,本文设计了一种数据驱动的车辆轨迹预测框i架。该框架通过先行处理大规模GPS数据集,并采用深度双向长短时记忆网络i(DeepBLSTM)进行模型训练。针对从实际港口内收集而来的轨迹数据,使用DeepBLSTM网络与传统算法(如i卡尔曼滤波器)、机器学习技术(如支持向量回归)进行了对比。实验结果显示,DeepBLSTM在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、F1分数以及轨迹重构误差(TRE)等多个评价指标上均表现出色,相对于传统方法,性能提升约为70%。因此,本文所提出的这一基于数据驱动的目标轨迹预测方法在准确度和实用性方面均具有明显优势,为港口内集装箱卡车的精准定位提供了有效的解决方案。