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基于LSTM深度神经网络的智能网联汽车轨迹预测 被引量：1
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作者 熊逸展 《南阳师范学院学报》 CAS 2022年第1期32-36,共5页
基于LSTM深度神经网络,通过实测数据分析验证了所提方法的鲁棒性和稳定性.具体选取了车辆减速测试、振荡测试、高速测试和低速测试四种实测场景,结果均显示本文所采用的轨迹预测方法可在多种复杂场景下满足工程预测的精度需求.研究结果... 基于LSTM深度神经网络,通过实测数据分析验证了所提方法的鲁棒性和稳定性.具体选取了车辆减速测试、振荡测试、高速测试和低速测试四种实测场景,结果均显示本文所采用的轨迹预测方法可在多种复杂场景下满足工程预测的精度需求.研究结果可对智能网联汽车的车辆控制、轨迹优化以及交通管控提供理论指导. 展开更多
关键词 深度学习 智能网联汽车 预测算法
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