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车辆行驶轨迹预测代码Istm python车辆行驶轨迹预测代码LSTM Python随着人们对交通安全和交通效率的要求越来越高,车辆行驶轨迹预测成为了一个重要的研究方向在这个领域中,(长短时记忆网络)LSTM被广泛应用于车辆行驶轨迹预测本文将介绍如何使用代码实现Python车辆行驶轨迹预测LSTM数据准备
1.我们需要准备数据在这个例子中,我们将使用上的一个数据Kaggle集,该数据集包含了纽约市出租车的行驶轨迹我们将使用其中的一部分数据进行力练和测试I我们需要导入必要的库XXXimport pandasas pdimportnumpy asnpimport matplotlib.pyplot aspitfrom sklearn.preprocessing importMinMaxScalerdata=pd.read_csvdata.csv接下来,我们需要对数据进行预处理首先,我们需要将时间戳转换为日期时间格式XXX1,,datafdatetime]=pd.to_datetimedata[timestamp]XXX然后,我们可以将日期时间格式的数据转换为时间戳XXX〃dataltimestamp]=data[datetime].astypenp.int6410**9XXX接下来,我们需要将数据按照时间戳排序XXX1data=data.sort_valuesby=[timestamp]train-data=data[:8000]test_data=data[8000:]XXX我们需要对数据进行归一化处理XXXscaler=MinMaxScalerQtrain_data=scaler.fit_transformtrain_datatest_data=scaler.transformtest_dataX\V构建模型
2.LSTM接下来,我们需要构建模型在这个例子中,我们将使用LSTM Keras库来构建模型首先,我们需要导入必要的库、、、from keras.models importSequentialfrom keras.layers importLSTM,Densemodel=Sequentialmodel.addLSTMunits=50return_sequences=Truez zinput_shape=train_data.shape[l],1model.addLSTMunits=50model.addDenseunits=lXXX在这个模型中,我们使用了两个层和一个全连接层第一个LSTM LSTM层的输出将作为第二个层的输入最后,我们使用一个全连接层LSTM来输出预测结果接下来,我们需要编译模型X\V,,1modelxompileoptimizer=adam loss^^ean-squared-error/XXX在这个模型中,我们使用了优化器和均方误差损失函数Adam.训练模型接下来,我们需要训练模型在这个例子中,我们将使用训3练集进行训练首先,我们需要将训练集转换为模型所需的格式LSTMX_train=[]y-train=[]for iin range60,train_data.shape[O]:X_train.appendtrain_data[i-60:i,0]y_train.appendtrain_data[iz0]Xjrain,yjrain=np.arrayXjrain,np.arrayyjrainX_train=np.reshapeX_train,X_train.shape
[0]zX_train.shape[l],1XXX在这个代码中,我们将训练集中的前个数据作为输入,将第个数据6061作为输出然后,我们将输入和输出转换为模型所需的格式LSTM接下来,我们可以使用训练集进行训练model.fitX_train,y_train,epochs=50,batch_size=32V XX在这个代码中,我们使用了个和个进行训练50epochs32batch size测试模型
4.接下来,我们需要测试模型在这个例子中,我们将使用测试集进行测试首先,我们需要将测试集转换为模型所需的格式LSTMX_test=[]y-test=[]for iin range60,test_data.shape[O]:X_testappendtest_data[i-60:i0]yjest.appendtest_data[i0]z zX_test,y_test=np.arrayX_test,np.arrayy_testX_test=np.reshapeX_test,X_test.shape
[0],X_test.shape[l]DzX\V在这个代码中,我们将测试集中的前个数据作为输入,将第个数据6061作为输出然后,我们将输入和输出转换为模型所需的格式LSTM接下来,我们可以使用测试集进行测试y_pred=model.predictX_test在这个代码中,我们使用模y_pred=scaler.inverse_transformy_pred型对测试集进行预测,并将预测结果转换为原始数据的格式可视化结果
5.我们可以将预测结果可视化plt.ploty_test,color=blue,label=Actual plt.ploty_predz11color=Yed,labeHTredictedplt.legendO plt.showXXX在这个代码中,我们将实际值和预测值绘制在同一张图上.总结6本文介绍了如何使用代码实现车辆行驶轨迹预测Python LSTM我们首先对数据进行了预处理和归一化处理,然后构建了模型,LSTM并使用训练集进行了训练最后,我们使用测试集进行了测试,并将预测结果可视化这个例子展示了在车辆行驶轨迹预测中的应用,也LSTM为读者提供了一个实现车辆行驶轨迹预测的参考LSTM。